Pytorch1.7.1:
首先,確定你要安裝的CPU版的還是GPU版的Pytorch,這里以GPU版為例。
1.進入Pytorch官網,選擇對應的版本,我之前裝的是CUDA10.1因此對應的pip命令是這樣的:
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
其中,cu101表示CUDA10.1,其他幾個數字對應torch,torchvision,torchaudio的版本。
一開始想着這個官網做的挺不錯的,安裝如此簡單,滿心歡喜的輸入命令后等待,結果下載速度賊慢,還因為網太差被中斷了,
emmm,果然沒這么好的事。
2.接下去進入離線安裝,所謂離線安裝就是你通過其他途徑下好安裝包,然后安裝。
怎么下載呢,我直接用瀏覽器自帶的下載器下載,別說還挺快的。網址是https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。
進到這個網址之后就傻了,鏈接太多了不知道點哪一個。這時候就要根據前面的推薦的命令來選擇了,我選擇的鏈接是cu101/torch-1.7.1%2Bcu101-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
cu101表示CUDA10.1,torch-1.7.1表示torch版本,cp36表示python3.6,linux_x86_64表示linux版本。總共要下載三個安裝包,torch,torchvision,torchaudio,版本根據
推薦的即可。
3.安裝,我直接下在了主目錄,所以安裝命令是 pip install 安裝包全名及后綴。
pip install torch-1.7.1+cu101-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
結果:
另外兩個安裝包也類似,結果如下:
torchvision-0.8.2
4.驗證:依次在終端輸入以下命令。
python3 import torch import torchvision print(torch.cuda.is_available())//驗證GPU
結果如下表示成功。
LibTorch:
首先在官網根據CUDA版本找到對應的命令,和python的不同,C++有兩條命令可以選擇。一個是Pre-cxx11還有一個是cxx11。
Pre-cxx11好像是支持GCC5之前的版本,cxx11是之后的版本,目前大多數都是GCC5之后的版本,我自己是GCC7,所以選擇的是cxx11的鏈接。
可以通過gcc -v命令查看gcc版本。
我直接用的在線安裝,這個速度還蠻快的。
wegt https://download.pytorch.org/libtorch/cu101/libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.7.1%2Bcu101.zip
然后使用解壓到主目錄下,出現了libtorch文件。
接下來進行驗證,使用官方的例子。
創建example-app文件夾,文件夾包含cmake文件和cpp文件,CMakeLists.txt內容如下:
cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR) project(example-app) set(CMAKE_PREFIX_PATH "絕對路徑/libtorch") find_package(Torch REQUIRED) set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${TORCH_CXX_FLAGS}") add_executable(example-app example-app.cpp) target_link_libraries(example-app "${TORCH_LIBRARIES}") set_property(TARGET example-app PROPERTY CXX_STANDARD 14)
example-app.cpp內容如下:
#include <torch/torch.h> #include <iostream> int main() { torch::Tensor tensor = torch::rand({2, 3}); std::cout << tensor << std::endl; }
然后進入example-app文件夾下進行cmake和make操作:
mkdir build
cd build
cmake ..
make
最后輸入:
./example-app
結果如下表示成功: