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为了使用HRNet,需要安装pytorch环境。有了以前的挖坑经验,直接去到官网
https://pytorch.org/get-started/locally/
环境:ubuntu18.0.4 cuda10.0
conda我这以前装过了,创建一个python3.7的虚拟环境。
1)
然后是Pytorch,看了一下官网教程,居然只写道cuda9.0。抱着不死心的态度试了下:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
居然成功了,看来老天保佑啊,避免我去降级cuda的痛苦。
The following NEW packages will be INSTALLED: blas pkgs/main/linux-64::blas-1.0-mkl cffi pkgs/main/linux-64::cffi-1.13.0-py37h2e261b9_0 cudatoolkit pkgs/main/linux-64::cudatoolkit-10.0.130-0 freetype pkgs/main/linux-64::freetype-2.9.1-h8a8886c_1 intel-openmp pkgs/main/linux-64::intel-openmp-2019.4-243 jpeg pkgs/main/linux-64::jpeg-9b-h024ee3a_2 libgfortran-ng pkgs/main/linux-64::libgfortran-ng-7.3.0-hdf63c60_0 libpng pkgs/main/linux-64::libpng-1.6.37-hbc83047_0 libtiff pkgs/main/linux-64::libtiff-4.0.10-h2733197_2 mkl pkgs/main/linux-64::mkl-2019.4-243 mkl-service pkgs/main/linux-64::mkl-service-2.3.0-py37he904b0f_0 mkl_fft pkgs/main/linux-64::mkl_fft-1.0.14-py37ha843d7b_0 mkl_random pkgs/main/linux-64::mkl_random-1.1.0-py37hd6b4f25_0 ninja pkgs/main/linux-64::ninja-1.9.0-py37hfd86e86_0 numpy pkgs/main/linux-64::numpy-1.17.2-py37haad9e8e_0 numpy-base pkgs/main/linux-64::numpy-base-1.17.2-py37hde5b4d6_0 olefile pkgs/main/linux-64::olefile-0.46-py37_0 pillow pkgs/main/linux-64::pillow-6.2.0-py37h34e0f95_0 pycparser pkgs/main/linux-64::pycparser-2.19-py37_0 pytorch pytorch/linux-64::pytorch-1.3.0-py3.7_cuda10.0.130_cudnn7.6.3_0 six pkgs/main/linux-64::six-1.12.0-py37_0 torchvision pytorch/linux-64::torchvision-0.4.1-py37_cu100 zstd pkgs/main/linux-64::zstd-1.3.7-h0b5b093_0
2)安装到pytorch下的很慢
果断弃坑,选择pip安装
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1.post2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip3 install torchvision
安装torchvision的时候又去下载pytorch,果断终止
3)安装前面未安装完成的其他依赖项,torchvision可以直接去pypi下载安装
4)测试运行
>>> import torch
>>> x = torch.rand(1,3)
>>> print(x)
tensor([[0.2763, 0.6801, 0.4358]])
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>>
5)附上中文操作手册
https://github.com/zergtant/pytorch-handbook
里面有很多*.ipynb的文件 jupyter nootbook文件
安装
pip install jupyter
进入要浏览的文件夹,执行jupyter notebook,即可以开启浏览
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