安装pytorch1.0

壁灯安装：清理墙面，确定安装位置，打孔固定，接线，安装灯座，安装灯罩。 #生活知识# #家庭维修常识# #灯具安装教程#

最近想用detectron，毕竟是最新的caffe2，里面资源很丰富，教程也多，而且装好基本所有检测的模型和很多最新的网络都不用发愁了，而且源码的质量很高，是个很不错的学习平台。

官网给出了三种方法安装。首先肯定是在linux服务器上安装，要求cuda是必须大于8.0，cudnn大于6.0才行，所以如果服务器这俩版本不满足，需要重新安装cuda。我的情况是服务器是多人使用，不可破坏系统的cuda，还好可以在本用户下安装其他版本cuda，甚至能安装多版本cuda，方便切换。详见这篇博客https://blog.csdn.net/tunhuzhuang1836/article/details/79545625

我试了好多次从源码安装pytorch，但是都编译不通过，可能是依赖没装好。我认为我的原因是虚拟环境没装好依赖，导致报错，在virtualenv中重新装一遍干净的环境，陪好cuda的环境变量，在源码包中/pytorch/tools/setup_helpers/cuda.py中有一个cuda路径需要改成自己的

#默认为 LINUX_HOME='/usr/local/cuda' 123

我认为是自己的依赖没装好，如果cuda版本对了，感觉源码安装也能通过。官网明确说明了对cudnn版本的要求，至少是18年11月份的要求，看到有的博客说cudnn5也行，肯定编译不通过。感觉二进制包安装这个要求就不高了，官网没说cudnn版本的事。

#github上要求的版本 NVIDIA CUDA 7.5 or above NVIDIA cuDNN v6.x or above 123

源码安装不上，就别硬整了，用二进制包安装比较容易。pip和anaconda都行，但是anaconda自带的conda自带虚拟环境，能有效隔离其他python环境，官网推荐。如果用pip装也行，一定要在virtualenv里装。下面总结一下conda和virtualenv创建虚拟环境的命令

virtualenv 1. virtualenv --system-site-packages env_name (该命令会继承/usr/lib/python2.7/site-packages下所有的库) 2.virtualenv --no-site-packages env_name #该命令会创建干净的虚拟环境，没有任何依赖 3.virtualenv -p /usr/bin/python2.7 env_name #选择一个python编译器创建虚拟环境 4.source env_name/bin/activate #启动虚拟环境 5.deactivate #退出虚拟环境 1234567891011

conda 1.conda list #列出当前环境安装的所有包 2.conda info -e / conda env list #列出conda创建的所有虚拟环境，默认虚拟环境是base 3.conda create -n env_name python=2.7 4.source deactivatecenv_name #退出虚拟环境 5.conda remove --name env_name --all #删除 12345678910

我用的anaconda安装，这是官网推荐的安装方式。
Detectron该工具包只支持python2

1.先安装anaconda，装好配置conda环境变量 2.conda install pytorch torchvision cuda80 -c python #cuda80是对应的cuda版本号，去查一下Anaconda官网，有些版本是不支持的，像cuda10就不支持 123

上面如果安装不成功，就是稳定版的安不上，可以按nightly版的

conda install pytorch-nightly cudatoolkit=8.0 -c pytorch conda install torchvision -c pytorch #或者试试这个命令，修改软件源为清华的源 onda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 再去官网定制就好了，conda或pip总有能安装的吧 12345678

网址：安装pytorch1.0 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/100235

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