Pytorch 1.5.1 버 전 설치 방법

자신의 cuda 버 전 보기,

나의 cuda 는 11 버 전이 기 때문에 11 버 전 이하 의 모든 버 전 을 설치 할 수 있다.
pytorch 홈 페이지 진입
홈 페이지 주소:https://pytorch.org/

2020 년 11 월 19 일 업데이트
가장 쉬 운 것 은 홈 페이지 에서 준 Run this Command 명령 에 따라 직접 설치 하 는 것 입 니 다.다음 과 같 습 니 다.

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

설명:-c pytorch 는 pytorch 사이트 에서 다운로드 하고 속도 가 감동 적 이 며 방법 이 있 으 면 훨씬 편리 하 다 는 뜻 입 니 다.
위의 그림 에 따라 pytorch 를 설치 하면 GPU 가속 버 전이 있 습 니 다.설치 명령 은 바 꿀 수 있 고 뒤에 콩판 원 을 추가 하면 다운로드 속도 가 빠 릅 니 다.

pip install torch===1.5.1 torchvision===0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.douban.com/simple

또는 conda 로 직접 설치 하여 뒤의-c pytorch 를 제거 합 니 다.

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 

위의 방법 이 모두 다운로드 가 느리다 면 아래 방법 을 누 르 세 요.win 버 전에 적용 되 며,Linux 는 이전 층 으로 돌아 가 해당 하 는 버 전 을 찾 을 수 있 습 니 다)
선진 청 화원
pytorch 버 전 을 다운로드 합 니 다.저 는 Python 3.7 입 니 다.PyTorch-gpu 버 전이 필요 합 니 다.cuda 는 10.2 가 필요 합 니 다.해당 하 는 bz2 파일 을 찾 아 다운로드 하 십시오.그림 참조.

대응 하 는 torchvision==0.6.1 도 다운로드 해 야 합 니 다.그림 참조

다운로드 가 완료 되면 명령 행 에 다운로드 한 경로 디 렉 터 리 에 들 어가 설치 하고 아래 코드 를 입력 하여 오프라인 으로 설치 합 니 다.

conda install --offline           

설치 후 cudatolkit=10.2 를 설치 해 야 합 니 다.

conda install cudatoolkit=10.2

그리고 테스트 코드 실행:

# TEST
import torch
from torch.backends import cudnn

x = torch.Tensor([1.0])
xx = x.cuda()
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
print(xx)
print(cudnn.is_acceptable(xx))

결과:
1.5.1
10.2
True
tensor([1.], device='cuda:0')
True
설치 성공!
GPU 가속 코드

import torch
import time

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

a = torch.randn(10000, 1000)
b = torch.randn(1000, 2000)

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b) #     
t1 = time.time()
print(a.device, t1 - t0, c.norm(2))

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b) #     
t1 = time.time()
print(a.device, t1 - t0, c.norm(2))

device = torch.device('cuda')
a = a.to(device)
b = b.to(device)

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b) #     
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))

결과:
1.5.1
True
cpu 0.13901472091674805 tensor(140929.9688)
cpu 0.16696977615356445 tensor(140929.9688)
cuda:0 0.22500324249267578 tensor(141330.6875, device='cuda:0')
cuda:0 0.003974437713623047 tensor(141330.6875, device='cuda:0')
두 번 운행 하 는 것 은 cuda 가 예열 하 는 과정 으로 두 번 째 시간 이 현저히 줄 어 들 었 다.CPU 보다 빠르다.
자동 유도
코드:

import torch
from torch import autograd

x = torch.tensor(1.)
a = torch.tensor(1., requires_grad=True)
b = torch.tensor(2., requires_grad=True)
c = torch.tensor(3., requires_grad=True)

y = a ** 2 * x + b * x + c

print('before:', a.grad, b.grad, c.grad)
grads = autograd.grad(y, [a, b, c])
print('after :', grads[0], grads[1], grads[2])

결과:
before: None None None
after : tensor(2.) tensor(1.) tensor(1.)
이 를 통 해 알 수 있 듯 이 pytorch 는 TensorFlow1.X 보다 이해 하기 쉽 고 인간 의 사고 에 적합 하 며 기능 도 모두 갖 추어 져 있다.
Pytorch 1.5.1 버 전의 설치 방법 과 절차 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 Pytorch 1.5.1 버 전의 설치 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 부탁드립니다!