Ubuntu安装PyTorch卡在Solving Environment
介绍
PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和函数来构建和训练神经网络模型。然而，在Ubuntu上安装PyTorch时，有时可能会遇到"卡在solving environment"的问题。本文将介绍如何解决这个问题，并提供了详细的步骤和代码示例。
问题描述
在尝试安装PyTorch时，运行conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge命令时，可能会遇到类似以下的输出：
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
然后，安装过程似乎被卡在了"solving environment"这一步，无法继续进行下去。这个问题通常是由于网络连接不稳定或环境配置问题导致的。
解决方案
要解决这个问题，可以尝试以下几种方法：
方法一：更新conda环境
首先，我们可以尝试更新conda环境，以确保我们使用的是最新的软件包和依赖项。可以运行以下命令来更新conda环境：
conda update conda
conda update --all
方法二：更换镜像源
有时，网络问题可能导致solving environment过程被卡住。我们可以尝试更换conda的镜像源，以加快安装速度。可以运行以下命令来更换镜像源：
conda config --add channels
conda config --set show_channel_urls yes
方法三：使用清华镜像源
清华大学提供了一个镜像源，可以加速软件包的下载和安装过程。我们可以将清华镜像源添加到conda配置中，从而解决安装问题。可以运行以下命令来添加清华镜像源：
conda config --add channels
conda config --set show_channel_urls yes
方法四：使用pip安装
如果以上方法都无法解决问题，我们还可以尝试使用pip来安装PyTorch。可以运行以下命令来使用pip安装PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio
代码示例
下面是一个使用PyTorch的简单代码示例，用于检测和分类手写数字图像：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
# 定义网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 5 * 5, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.relu(self.conv2(x))
x = x.view(-1, 64 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='data', train=False, transform=transforms.ToTensor())
# 创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
# 创建网络模型和优化器
model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(10):
for images, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad()
output = model(images)
loss = F.cross_entropy(output, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for images,
