1.准备镜像文件

因为Pytorch官网在国外,下载及其慢,而且会出现文件大下载中断的情况,所以提前链接到国内的镜像下载,下载可以飞起来。

(1)打开终端,添加上海交通大学的镜像文件(逐行输入)

conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

(2)查看是否添加镜像成功,在终端输入

conda config --show

出现如下图片,说明在channels中成功添加镜像。

将本地python环境导入anaconda管理_搜索

2.安装pytorch

(1)浏览器搜索 pytorch,点击进入下图第一个网址。

将本地python环境导入anaconda管理_linux_02

(2)选择pytorch版本,前四个选项和下图一样选。第五个CUDA是用来提升深度学习训练速度的,是否选择,要看你的电脑显卡是否可以支持GPU加速。(查看显卡型号自行上网搜索~)我的不支持加速,所以选择None。

将本地python环境导入anaconda管理_搜索_03

(3)复制上图中自动生成的安装代码,到终端粘贴,回车即可安装。比如上图中我的生成代码就是 conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

将本地python环境导入anaconda管理_python_04

3.B方案(杀手锏–速度贼快)

直接去清华镜像源本地下载pytorch文件:

linux版本:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/?C=M&O=A windows版本:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=A

下载完文件,记得先在终端中,切换到存储该文件的文件夹下,在使用下面命令安装。

conda install 文件名称

以我的此次安装为例:

(1)点击进入第一个linux版本的链接,选择适合Python3.7,cpu(无cuda加速)的最新版本1.4.0的pytorch文件,下载。

将本地python环境导入anaconda管理_linux_05

(2)继续往下滑动,找到对应pytorch1.4.0的torchvision0.5.0,python3.7,cpu(无cuda)加速的文件下载。

将本地python环境导入anaconda管理_搜索_06

下载速度贼快,稍等1,2分钟。

(3)当下载完成后,就会发现在文件的下载目录下多了两个压缩包。

将本地python环境导入anaconda管理_python_07

(4)点击Home,在该页面下,右击下载文件夹,选择在终端打开。(重要!!

将本地python环境导入anaconda管理_搜索_08

(5)在终端中,输入以下命令,安装pytorch(注意:不要忘记输入.tar.bz2)

conda install pytorch-1.4.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2

(6)输入以下命令,安装torchvision

conda install torchvision-0.5.0-py37_cpu.tar.bz2

(7)检查pytorch是否安装成功

conda activate        # 激活虚拟环境
python3                  # 打开anaconda自带的Python3.7
import torch            # 回车不报错,则pytorch安装成功
import torchvision   #  回车不报错,则torchvision安装成功
conda deactivate    # 关闭虚拟环境