学习pytorch

环境

1. conda 虚拟环境，我是创建conda create -n lmsl python=3.8 激活 conda activate lmls
   lmls 的意思是李沐老师

2. 测试自己是不是安装好了需要的包
   import torch import torchvision
   import d2l print(“PyTorch version:”, torch.version)
   print("torchvision version:", torchvision.__version__) print(“d2l version:”, d2l.version)
   print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
   3.如果说你的下载速度太慢可以更换镜像
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --set show_channel_urls yes
   然后重新安装conda install d2l
   4.下载# 如果你需要支持 CUDA 12.3 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.3 -c pytorch
   我的不行还没有这个版本，我就下载了个·conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch

   报错处理

   1. 报错 (lmsl) PS F:\class\sjwj_class> conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.3 -c pytorch >> Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - cudatoolkit=12.3 Current channels: - https://conda.anaconda.org/pytorch/win-64 - https://conda.anaconda.org/pytorch/noarch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/noarch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/noarch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch To search for alternate channels that may provide the conda package you’re looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page.
      解决：
      这个错误表明当前的 Conda 渠道中找不到指定版本的 cudatoolkit=12.3。解决这个问题的方法有几个，你可以尝试以下步骤：

3. 检查可用的 CUDA Toolkit 版本
   首先，确定当前可用的 CUDA Toolkit 版本。你可以通过以下命令查看 PyTorch 可用的 CUDA 版本：

conda search cudatoolkit

这将列出所有可用的 CUDA Toolkit 版本，你可以选择一个可用的版本进行安装。2. 安装其他版本的 CUDA Toolkit
果 12.3 不可用，可以尝试安装其他版本。例如，假设 11.8 是可用的版本，你可以运行：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch

3. 更新 Conda
   有时候更新 Conda 可以解决一些包的冲突或找不到的问题。你可以运行以下命令来更新 Conda：

conda update conda

4. 使用 pip 安装

如果你无法通过 Conda 安装，你还可以考虑使用 pip 安装 PyTorch 和相关库。以下是使用 pip 安装的命令（假设你不需要 CUDA 支持）：

pip install torch torchvision torchaudio

如果需要 CUDA 支持，可以在 PyTorch 的官方网站找到对应的安装命令，通常是如下形式（替换 CUDA 版本）：

pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html