pytorch离线下载

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mob64ca12d78ba3 2023-12-10 11:10:35 ©著作权

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PyTorch离线下载

PyTorch是一种用于机器学习和深度学习的开源框架，但在某些情况下，我们可能无法直接连接到互联网来下载所需的PyTorch库和相关依赖项。这时，离线下载PyTorch成为一种可行的选择。本文将介绍如何使用离线方式下载和安装PyTorch，并提供相应的代码示例。

步骤一：下载PyTorch及依赖项

首先，我们需要下载PyTorch及其相关依赖项的离线版本。为了避免手动下载每个文件，我们可以使用Python的requests库来自动下载所需的文件。

import requests

# 下载PyTorch安装包
torch_url = "
response = requests.get(torch_url, stream=True)

with open("torch.whl", "wb") as file:
    for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
        file.write(chunk)

上述代码使用requests库发送HTTP请求，并将响应流写入名为torch.whl的文件中。请注意，根据您的系统和Python版本，可能需要更改torch_url以匹配所需的PyTorch版本。

类似地，我们可以使用相同的方法下载其他依赖项，如torchvision和torchaudio。

# 下载torchvision安装包
torchvision_url = "
response = requests.get(torchvision_url, stream=True)

with open("torchvision.whl", "wb") as file:
    for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
        file.write(chunk)

# 下载torchaudio安装包
torchaudio_url = "
response = requests.get(torchaudio_url, stream=True)

with open("torchaudio.whl", "wb") as file:
    for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
        file.write(chunk)

步骤二：安装PyTorch及依赖项

一旦下载了所有离线安装包，我们可以使用pip命令进行安装。

pip install torch.whl
pip install torchvision.whl
pip install torchaudio.whl

这将安装离线下载的PyTorch及其相关依赖项。

步骤三：验证安装

最后，我们可以编写一个简单的Python脚本来验证PyTorch的安装是否成功。

import torch

# 检查CUDA是否可用
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
else:
    device = torch.device("cpu")

# 创建随机张量并将其移动到设备上
x = torch.randn(3, 3).to(device)

# 打印张量及其设备
print("Tensor:", x)
print("Device:", device)

将上述代码保存为test.py并运行，如果一切顺利，您应该能够看到张量及其所在的设备信息。