Torch - 安装

要安装和指定用于机器学习的 Torch，我们需要在系统上安装 Python 3.8 版本。我们可以设置一个虚拟环境来组织事物，以避免与其他 Python 包出现问题。我们可以使用 pip 或 conda 等工具创建环境，这将决定 Torch 的安装。

系统要求

当我们为机器学习设置 Torch 时，系统满足流畅性能的要求。Torch 是一个通常与 PyTorch 库一起使用的深度学习框架。以下是有效安装 Torch 的系统要求。

• GPU 要求:当我们在 CPU 上运行 Torch 时，我们使用一个重要的 GPU 来加速深度学习任务。由于 CUDA 兼容性，GPU 受到广泛支持。它至少能够提供 4GB 的 VRAM，建议用于较小的模型。

• 内存 (RAM):RAM 取决于我们计划运行的模型的复杂性。对于较小的数据集和基本模型，8 GB 的 RAM 应该足够。对于涉及复杂模型的较大数据集的更苛刻的任务。

Google Colab

Google Colab 是一个出色的机器学习和数据科学平台。要在 Google Colab 中使用 PyTorch，我们需要先安装它。以下是帮助我们在 Google Colab 中设置 torch 的分步过程:

步骤 1:创建一个新的 Google Colab 笔记本

• 转到 Google Colab 网站并打开一个新笔记本。

• 单击新笔记本按钮开始。

步骤 2:安装 Torch

!pip install torch torchvision

步骤 3:导入 Torch

我们可以通过检查版本 − 来验证 Torch 是否安装正确

步骤 4:验证 GPU 可用性

PyCharm

PyCharm 是流行的 Python 集成开发环境 (IDE)。安装 PyTorch 是一个直接的过程。以下是帮助您在 PyCharm 中安装 Torch 的分步过程。

步骤 1:在 PyCharm 中创建新项目。

步骤 2:创建虚拟环境

在新项目中，选择位置，单击创建。转到文件设置、项目解释器，单击+创建虚拟环境。

步骤 3:安装 Torch

安装依赖项

在安装 Torch 之前，设置必要的依赖项非常重要。这些是 Torch 所需的额外软件包。

我们需要首先确认我们已安装 Python 3.7 版本或更高版本，因为 Torch 需要此版本才能正常工作。如果您的系统上还没有 Python，那么您需要从 Python 官方网站下载它或使用 conda 等包管理器进行安装。

虚拟环境使我们的项目指定的包保持隔离。这可以防止与其他 Python 项目发生冲突。我们可以通过编译使用 conda 创建虚拟环境:

conda create -n torch_env python = 3.8

或者使用 venv:

python -m venv torch_env

一旦激活环境设置，我们就需要安装 Torch 所需的其他依赖项，例如 Numpy。

Torch 安装

确定虚拟环境后，我们需要使用 pip 安装 Torch，这样我们就可以简单地运行:

pip install torch torchvision torchaudio

如果我们需要 GPU 支持，那么我们需要安装与 CUDA 兼容的 Torch 版本。对于正确的 CUDA 版本，我们需要使用相应的 pip 命令。

设置环境变量

设置虚拟环境对于配置 Torch 很困难，这可以确保操作正确。以下是简要指南:

• 使用 Conda 和 venv，我们创建了一个 Python 3.8 版本的虚拟环境

• 使用 conda 和 venv 激活环境，将 Torch 设置与其他项目隔离开来。

安装检查

要验证您的 Torch 安装，我们需要打开 Python 脚本或解释器来导入 Torch 库。我们需要运行 import torch 命令来检查库加载是否无错误。此外，我们可以通过 print(torch.__version__) 来确认 Torch 版本的安装，该命令会显示已安装的版本号。

故障排除

Torch 故障排除安装指定了几个常见问题的地址:

• 依赖问题:如果我们遇到与缺少依赖项相关的错误，那么我们可以使用 pip 确保虚拟环境中安装了所有必需的包。

• 安装错误:如果安装过程中出现错误，那么我们可以查看错误消息并检查 Python 和 Torch 版本之间的兼容性。

• 版本不匹配:这确保了 Torch 与其他库之间的功能，并根据文档更新任务。