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参考博主这篇文章
https://blog.csdn.net/weixin_51130521/article/details/119414480
通过conda创建一个名为:pytorch的虚拟“房间”,可以方便未来对不同版本的PyTorch进行管理,具体方法如下:
conda create -n pytorch python=3.6
conda info --envs
conda activate pytorch
当前面从(base)变为(pytorch)时表示此时已经切换到pytorch房间,随后正式进入安装pytorch环节。
随后根据自己计算机环境选择相应的Pytorch版本。
其中CUDA时表示当你的计算机有GPU时,随后将下图的代码粘贴进Anaconda Prompt。
如图所示:
回车安装所需要的第三方包,其中pytorch 1.6.0、torchvision 0.7.0等由于缺乏镜像资源,因此需要我们手动下载。后面会具体详述
这里需要注意的是一定要在(pytorch)这个虚拟房间下,运行安装。
其他无法获得镜像安装的可以参照上述离线方法安装。
参考博主这篇文章https://blog.csdn.net/weixin_51130521/article/details/119951176
点击设置,在python解释器中,点击Add
选择Conda Environment,选择已经存在的环境。并选择pytorch房间的pytorch.exe解释器。
完成后,点击OK即可。随后返回主界面,但是需要等一到两分钟,用于初始化
验证一下
- import torch
- import numpy as np
- arr=np.ones((3,3))
- print("arr的数据类型为:"+str(arr.dtype))
- t=torch.tensor(arr)
- print(t)
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