1.配置描述

  • OS：win10
  • 显卡：Nvidia GeForce MX150 版本426.00
  • cuda：cuda 10.1 且无法升级到10.1之后的版本
  • python:3.9.7
  • 原torch版本：1.8.1+cu101，是我目前能安装的支持gpu加速的最高版本torch

2. 安装torchtext库

一般我会去图形化界面CondaNavigator 安装所需要的库，然而没有找到torchtext。所以直接在Anaconda Prompt 使用pip install torchtext 进行安装，然而会导致一个很严重的问题：

2.1 torchtext 与 torch的对应关系

如下，pytorchy与torchtext的版本是要一一对应的，就像cuda版本要与能加速的torch版本要对应一样。而当使用pip install torchtext 直接安装torchtext时，默认安装的是最新版本的torchtext 0.12.0，安装过程会检测pytorch版本，如果pytorch版本低于torchtext 0.12.0对应的1.11.0，就会自动先将pytorch更新到cpu版本的1.11.0。

pytorch 模型怎么在cpu上加速运行_深度学习

2.2 安装结果

用pip install torchtext 安装成功，查看torchtext 与torch版本:

torch.__version__  
torchtext.__version__
1.11.0 cpu
0.12.0

2.3 安装torchtext后所出现的问题：torch无法用gpu加速

这个时候，torch已经变成cpu版本了，因为我的cuda为10.1，在官网pytorch官网查询后得知最高能支持的加速版本为pytorch 1.8.1。而目前我的pytorch版本明显与cuda不对应，故而无法用gpu加速。

3. 解决当前版本torch无法用gpu加速的问题。

3.1 卸载torch和torchtext

思路：电脑内置的显卡决定了我目前能支持gpu加速的最高torch版本(pytorch=1.8.1)，所以这也决定了我能安装的最高torchtext版本为(torchtext=0.9.1)。这两个版本才是我真正需要安装的，相当于前面用pip install torchtext 把两个库的版本都搞错了，没办法，只能先都卸载了。

pip uninstall torch
pip uninstall torchtext

3.2 pytorch官网安装pytorch 1.8.1+cu101

直接进入官网pytorch官网,然而发现下载界面没有我们所需要的版本，因为最低支持的cuda为10.2，而我的为10.1，只能安装以前版本，点击红色下划线。

pytorch 模型怎么在cpu上加速运行_pytorch_02

然后直接ctrl+f，输入cuda 10.1 ，然后就能够看到自己目前所能支持的pytorch版本以及对应的安装命令，很方便。

pytorch 模型怎么在cpu上加速运行_新版本_03


直接复制安装命令

pip install torch==1.8.1+cu101 torchvisinotallow==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

打开anaconda prompt，运行复制的代码，成功。

3.3 安装对应版本的torchtext

继续输入pip install torchtext == 0.9.1，将对应版本的torchtext安装成功。

4.总结

所以如果一开始就运行pip install torchtext == 0.9.1这一步的话，什么事都不会有，主要是不知道 torchtext与torch版本需要对应，更不知道用pip install torchtext 安装 最新版本的torchtext会自动更新torch版本导致gpu加速失效。以此note记录本次安装torchtext的过程。