本文介绍: 出现以下字样即为成功

安装pytorch

出现以下字样即为成功

前提: 

假设你已经安装了Python 3.9版本,并且已经正确设置了Python环境变量。如果你的系统中有多个Python版本,请使用对应pip命令例如pip3)来进行安装。

另外,确保该.whl文件是适用于你的系统架构aarch64)和Python版本的。如果不确定建议官方渠道获取正确torch安装文件

法一:通过官网安装

1.进入pytorch官方网站获取安装指令
https://pytorch.org/
官网主页根据你的系统和CUDA,python版本,选择conda安装方式。我的是

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7

其中11.7为cuda版本,如何查看cuda版本可看法二。 

2.若失败出现下图

错误:Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

解释:当你在使用conda命令时,如果遇到“Collecting package metadata (current_repodata.json): failed错误提示,这可能是由于conda无法连接到其默认的元数据源导致的。

可以尝试以下几种解决方法

  1. 更新conda运行以下命令更新conda,并尝试再次安装软件包

    conda update conda
    
  2. 更换镜像源:可以尝试更换为其他镜像源来解决数据获取问题。你可以选择使用清华大学提供的conda镜像源,使用以下命令进行设置:

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --set show_channel_urls yes
    

    然后再次运行安装命令

  3. 检查网络连接确保你的网络连接正常,并且没有任何防火墙代理服务器阻止conda访问数据源

法二:通过pip安装

如何安装与cuda适配torch

1.在conda环境下,用nvidia-smi查看cuda版本

 我的cuda版本是11.7

2.在这个官网查找torch版本:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
使用命令安装,我的是

# CUDA 11.0
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 3.若失败出现下图

 解决方法换源,同法一。

法三:通过软件安装包安装

1.在官网下载软件安装包本地

下载好安装包: 在 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 下载对应的版本

2.FileZilla客户端上传数据服务器

      1.在本地窗格选择上传项目

        

         2.上传项目选中项目右击,点击上传

        

        

         3. 上传成功

        

3.安装

要在Linux系统上安装位于/home/lihao/torch目录下的torch-1.7.1-cp39-cp39-linux_aarch64.whl文件可以使用以下命令:

pip install /home/lihao/torch/torch-1.7.1-cp39-cp39-linux_aarch64.whl

确保你已经提供了正确的文件路径。该命令假设你已经安装了Python 3.9版本,并且已经正确设置了Python环境变量。如果你的系统中有多个Python版本,请使用对应pip命令(例如pip3)来进行安装。

另外,确保.whl文件是适用于你的系统架构aarch64)和Python版本的。如果不确定建议官方渠道获取正确的torch安装文件

4.若出错如下

 错误:ERROR: torch-1.7.1-cp39-cp39-linux_aarch64.whl is not a supported wheel on this platform.

解释:这意味着该whl文件不适用于你的系统架构(aarch64)或Python版本。

解决办法

在这种情况下,你可能需要从其他来源获取适用于你的系统和Python版本的torch安装文件。你可以尝试以下方法

  1. 使用其他适用于你的系统和Python版本的torch安装文件例如,从官方torch网站或适用于你的Linux发行版软件源中获取正确的安装文件

  2. 如果你的系统是基于ARM架构的,可以尝试使用conda来安装torch。首先,确保你已经安装了conda然后创建一个新的conda环境,并尝试在该环境中安装torch。例如:

    conda create -n myenv python=3.9
    conda activate myenv
    conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cpuonly -c pytorch
    

    这将创建一个名为myenv“的conda环境,并在该环境中安装适用于ARM架构的torch。

注意确保选择了适合你的系统和Python版本的正确安装文件,并按照官方文档相关资源中提供的指南进行安装。

法五:更改账号下Login.sh

1.找出Login.sh所在路径

2.在服务器中./Login.sh 输入后,输入他人的账号密码然后上述法一或法二的方法下载

注:若上述方法都不行,试试翻墙再尝试一下

测试

 在环境下输入python然后测试,即在conda环境下输入python

 输入

import torch
import torchvision
torch.__version__
torchvision.__version__
torch.cuda.is_available()

出现下图,则安装成功! 

 卸载torch和torchvision

pip uninstall torch
pip uninstall torchvision

参考文章Linux服务器安装anaconda并安装pytorch_linux anaconda安装pytorch_蓝雨飞扬7的博客-CSDN博客

FileZilla客户端的安装配置教程以及使用教程(超级详细)_filezilla使用教程_SoloVersion的博客-CSDN博客

深度学习环境配置——(Cuda11)windows下的torch==1.7.1环境配置_请让我按时毕业的博客-CSDN博客

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_45819759/article/details/130692943

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