PyTorch保姆级安装教程文章目录PyTorch保姆级安装教程一、准备环境1 安装 Python 环境推荐 Anaconda2 安装 VSCode二、创建 PyTorch 环境推荐激活环境三、安装 PyTorch四、验证 PyTorch 是否安装成功五、VSCode 配置 PyTorch六、选择 Python 解释器七、测试 PyTorch八、安装常用 AI 库推荐九、测试 matplotlib十、常见问题1 pip 不是内部命令2 PyTorch 安装失败3 VSCode 找不到 PyTorch1 pip 不是内部命令2 PyTorch 安装失败3 VSCode 找不到 PyTorch本教程将教你从零开始安装 PyTorch 并在 Visual Studio Code 中运行。适用系统Windows 10 / Windows 11Anaconda Python环境VSCode前情提示检查电脑是否有 NVIDIA 显卡在安装PyTorch前必须先判断电脑是否有NVIDIA 显卡。原因情况PyTorch版本有 NVIDIA 显卡GPU版CUDA加速没有 NVIDIA 显卡CPU版GPU版训练速度可能是 CPU 的1050倍。打开任务管理器Ctrl Shift Esc点击性能查看GPU如果显示NVIDIA GeForce可以安装 GPU版 PyTorch。如果是AMD Radeon Intel UHD只能使用 CPU版本。一、准备环境在安装 PyTorch 之前需要准备两个软件。1 安装 Python 环境推荐 Anaconda下载Anaconda官网https://www.anaconda.com/download安装完成后系统会自带Python、pip、conda、常用科学计算库2 安装 VSCode下载Visual Studio Code官网https://code.visualstudio.com/安装完成即可。二、创建 PyTorch 环境推荐打开Anaconda Prompt创建新环境conda create -n torch python3.10系统会提示Proceed ([y]/n)?输入y等待环境创建完成。激活环境输入conda activate torch如果成功前面会出现(torch) C:\Users\你的用户名三、安装 PyTorch由于很多镜像源没有同步 PyTorch推荐使用PyTorch官方源安装 CPU版本。运行python -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu安装过程中会看到类似Downloading torch-2.x.x Downloading torchvision Downloading torchaudio Installing collected packages安装时间大约1~3分钟有 NVIDIA 显卡安装命令示例python -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121四、验证 PyTorch 是否安装成功运行python -c import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())如果成功会输出类似2.x.xcpu False解释输出含义版本号PyTorch安装成功False当前使用CPU没有NVIDIA显卡五、VSCode 配置 PyTorch打开 VSCode。安装 Python 插件搜索Python发布者Microsoft安装即可。六、选择 Python 解释器按Ctrl Shift P输入Python: Select Interpreter选择torch (3.10.x) ~\anaconda3\envs\torch\python.exe这一步非常重要因为PyTorch 安装在 torch 环境中。选择成功后 VSCode 左下角会显示Python 3.10 (torch)七、测试 PyTorch创建文件test_torch.py写入代码import torch print(PyTorch version:, torch.__version__) x torch.tensor([1,2,3]) print(x * 2)运行Run Python File输出示例PyTorch version: 2.x.xcpu tensor([2, 4, 6])说明PyTorch 环境完全配置成功八、安装常用 AI 库推荐建议额外安装pip install numpy matplotlib pandas scikit-learn jupyter这些库用于库用途numpy数学计算matplotlib数据可视化pandas数据处理scikit-learn机器学习jupyter交互式实验九、测试 matplotlib创建文件import matplotlib.pyplot as plt x [1,2,3,4] y [1,4,9,16] plt.plot(x,y) plt.title(Test Plot) plt.show()如果弹出图像窗口说明安装成功。十、常见问题1 pip 不是内部命令使用python -m pip install 包名而不是pip install2 PyTorch 安装失败可能原因使用了错误镜像源pip版本过旧解决python -m pip install --upgrade pip然后重新安装。3 VSCode 找不到 PyTorch原因VSCode 使用了错误 Python 环境。解决Python: Select Interpreter选择torch 环境1 pip 不是内部命令使用python -m pip install 包名而不是pip install2 PyTorch 安装失败可能原因使用了错误镜像源pip版本过旧解决python -m pip install --upgrade pip然后重新安装。3 VSCode 找不到 PyTorch原因VSCode 使用了错误 Python 环境。解决Python: Select Interpreter选择torch 环境
PyTorch保姆级安装教程
PyTorch保姆级安装教程文章目录PyTorch保姆级安装教程一、准备环境1 安装 Python 环境推荐 Anaconda2 安装 VSCode二、创建 PyTorch 环境推荐激活环境三、安装 PyTorch四、验证 PyTorch 是否安装成功五、VSCode 配置 PyTorch六、选择 Python 解释器七、测试 PyTorch八、安装常用 AI 库推荐九、测试 matplotlib十、常见问题1 pip 不是内部命令2 PyTorch 安装失败3 VSCode 找不到 PyTorch1 pip 不是内部命令2 PyTorch 安装失败3 VSCode 找不到 PyTorch本教程将教你从零开始安装 PyTorch 并在 Visual Studio Code 中运行。适用系统Windows 10 / Windows 11Anaconda Python环境VSCode前情提示检查电脑是否有 NVIDIA 显卡在安装PyTorch前必须先判断电脑是否有NVIDIA 显卡。原因情况PyTorch版本有 NVIDIA 显卡GPU版CUDA加速没有 NVIDIA 显卡CPU版GPU版训练速度可能是 CPU 的1050倍。打开任务管理器Ctrl Shift Esc点击性能查看GPU如果显示NVIDIA GeForce可以安装 GPU版 PyTorch。如果是AMD Radeon Intel UHD只能使用 CPU版本。一、准备环境在安装 PyTorch 之前需要准备两个软件。1 安装 Python 环境推荐 Anaconda下载Anaconda官网https://www.anaconda.com/download安装完成后系统会自带Python、pip、conda、常用科学计算库2 安装 VSCode下载Visual Studio Code官网https://code.visualstudio.com/安装完成即可。二、创建 PyTorch 环境推荐打开Anaconda Prompt创建新环境conda create -n torch python3.10系统会提示Proceed ([y]/n)?输入y等待环境创建完成。激活环境输入conda activate torch如果成功前面会出现(torch) C:\Users\你的用户名三、安装 PyTorch由于很多镜像源没有同步 PyTorch推荐使用PyTorch官方源安装 CPU版本。运行python -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu安装过程中会看到类似Downloading torch-2.x.x Downloading torchvision Downloading torchaudio Installing collected packages安装时间大约1~3分钟有 NVIDIA 显卡安装命令示例python -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121四、验证 PyTorch 是否安装成功运行python -c import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())如果成功会输出类似2.x.xcpu False解释输出含义版本号PyTorch安装成功False当前使用CPU没有NVIDIA显卡五、VSCode 配置 PyTorch打开 VSCode。安装 Python 插件搜索Python发布者Microsoft安装即可。六、选择 Python 解释器按Ctrl Shift P输入Python: Select Interpreter选择torch (3.10.x) ~\anaconda3\envs\torch\python.exe这一步非常重要因为PyTorch 安装在 torch 环境中。选择成功后 VSCode 左下角会显示Python 3.10 (torch)七、测试 PyTorch创建文件test_torch.py写入代码import torch print(PyTorch version:, torch.__version__) x torch.tensor([1,2,3]) print(x * 2)运行Run Python File输出示例PyTorch version: 2.x.xcpu tensor([2, 4, 6])说明PyTorch 环境完全配置成功八、安装常用 AI 库推荐建议额外安装pip install numpy matplotlib pandas scikit-learn jupyter这些库用于库用途numpy数学计算matplotlib数据可视化pandas数据处理scikit-learn机器学习jupyter交互式实验九、测试 matplotlib创建文件import matplotlib.pyplot as plt x [1,2,3,4] y [1,4,9,16] plt.plot(x,y) plt.title(Test Plot) plt.show()如果弹出图像窗口说明安装成功。十、常见问题1 pip 不是内部命令使用python -m pip install 包名而不是pip install2 PyTorch 安装失败可能原因使用了错误镜像源pip版本过旧解决python -m pip install --upgrade pip然后重新安装。3 VSCode 找不到 PyTorch原因VSCode 使用了错误 Python 环境。解决Python: Select Interpreter选择torch 环境1 pip 不是内部命令使用python -m pip install 包名而不是pip install2 PyTorch 安装失败可能原因使用了错误镜像源pip版本过旧解决python -m pip install --upgrade pip然后重新安装。3 VSCode 找不到 PyTorch原因VSCode 使用了错误 Python 环境。解决Python: Select Interpreter选择torch 环境
