在本教程中，我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程，您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装，为深度学习任务做好准备。
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。在今天的学习中，您将学会如何在不同操作系统上轻松安装和配置深度学习框架PyTorch，为您的AI项目做好准备。
PyTorch是一个非常常用的AI框架，主要归功于其简单易用的特点，深受广大科研人员的喜爱。在前面的一篇文章中我们介绍过制作PyTorch的Singularity镜像的方法，这里我们单独抽出PyTorch的安装和使用，再简单的聊一聊。
该文介绍了在Ubuntu 16.04环境下安装NVIDIA GPU显卡驱动、CUDA 8.0以及PyTorch的方法。首先，需要更新系统并安装NVIDIA驱动，然后下载CUDA 8.0，接着安装PyTorch。安装完成后，可以通过在终端中输入 'import torch' 来验证安装是否成功。最后，更新numpy并验证GPU是否可用。
用网址链接直接用浏览器或者其他工具下载安装包，然后拷贝回linux系统中本地离线安装。
Linux离线编译编译Python需要gcc编译器编译，如果没有安装直接编译会出现以下错误
当然这也是我自己出现的错误，具体解决办法如下: Debian/Ubuntu系统，需要执行以下命令：
目前常见的深度学习框架有很多，最出名的是：PyTorch（facebook出版）， Tensorflow（谷歌出版），PaddlePaddle（百度出版）。PyTorch是目前最主流的深度学习框架，我们就选择PyTorch肯定没错。
打开官网，找到对应合适的版本（cuda)： https://pytorch.org/get-started/locally/
当地时间 9 月 12 日，全球顶级非营利开源组织 Linux 基金会宣布，正式成立 PyTorch 基金会。开源 Python 机器学习库——PyTorch，将从 Meta 转移到 Linux 基金会，并将在新成立的 PyTorch 基金会下运作。 PyTorch 基金会隶属于 Linux 基金会，管理委员会由 Meta、AMD、AWS、谷歌云、微软和 NVIDIA 等六个公司的代表组成。Linux 基金会战略项目副总裁 Dr. Ibrahim Haddad 被任命为 PyTorch 基金会的执行董事。
注意，本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
对于深度学习新手和入门不久的同学来说，在安装PyTorch和torchvision 时经常会遇到各种各样的问题。这些问题可能包括但不限于：
1、 首先先安装Ubuntu17.10 过程略 只是建议在这个部分为了实践方便，请安装Desktop版本。 2、 安装与配置Python、Pip 这种情况属于python3版本已经安装，安装的是3.6
由于课题的原因，笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验。在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中，不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快，可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况。比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展，而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改，使得直接使用系统上已有的新版本 cuda 时会无法编译使用。
Anacodna相关操作 下载安装以及切换镜像 #下载和安装anaconda wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh #切换到清华源,加快下载速度 wget https://tuna.moe/oh-my-tuna/oh-my-tuna.py python oh-my-tuna.py conda
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。
近日，一位名为omnisky的用户在pytorch社区中发帖称，自己在安装torch时遇到了麻烦，在尝试安装torch后出现了ModuleNotFoundError: No module named 'torch._C'的错误。他通过查阅官方文档并尝试了相关操作，比如安装旧版本的torch、更改环境变量等，最终成功解决了问题。对于其他遇到相同问题的用户，omnisky的这些经历和解决方案或许能够提供一些帮助。
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：
–name：也可以缩写为 【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv 目录
本文为译文，主要介绍安装问题。Fastai github原文地址：https://github.com/fastai/fastai/blob/master/README.md#is-my-system-supported
修正：Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0，cudnn7.5.1，pytorch1.4.0+cu100 / torchvision0.5.0+cu100，tensorflow-gpu1.14.0 修正日期：20200611
近年来，Pytorch深度学习框架由于其构建网络结构简单、入门门槛较低，越来越受到深度学习开发者的青睐，它与TensorFlow不同在于Pytorch是一个动态的框架，不需要一开始就定好了网络的架构，在运行期间可以边调试边修改，而TensorFlow则反之，这样带来的好处是开发者不需要一开始明确所构建网络的结构，可以慢慢学习找到更合适的结构，就好比在建筑工地的实地考察的工程师，工人们每搭一堵墙都会过来询问下一步要做什么，而TensorFlow就好比在办公室画图纸的建筑师，在施工之前就设计好整栋大楼的结构，而且设计时候也不会有人打扰，当然效率就比Pytorch要高了。
Anaconda安装：Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境，避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch，torchaudio 遵循相同的理念，即提供强大的 GPU 加速，通过 autograd 系统专注于可训练的特征，并具有一致的风格（张量名称和维度名称）。因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
首先，我们需要更新一下软件源，关于从Jetson Nano开发板中更改软件源的方法，请参考：Chuanrui の 初见之旅-NVIDIA Jetson nano 开发板 Ubuntu系统更换镜像源 (1314.cool)：
最开始写C语言代码的时候，人们使用vi，记事本等软件写代码，写完了之后用GCC编译，然后运行编译结果，就是二进制文件。python也可以这样做，用记事本写完代码，保存成如test.py的文件后，通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题，就是这么弄太麻烦了，编写用vi，运行得切出去用shell，出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行，再来点语法检查，高亮，颜色，代码提示，那写代码的效率不就高多了吗？所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具，这些工具除了提供方便的文本编辑功能，还能够连接到编译器（C/C++）、解释器（java，python，R），把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上，这些工具被称为IDE（集成开发环境）。正因为编译器，解释器不是它的组成部分，pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
这里有多种方法，可以下载到windows然后通过xftp传到linux服务器上，也可以使用wget命令直接在linux上下载
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛，特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子，使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库，为了完成其他任务，所需的第三方模块和库需要另行安装，这个过程往往较为繁琐。
本人使用的是腾讯云提供的GPU计算型服务器GN8，安装系统为Ubuntu18.04，下面简单介绍下如何进行深度学习环境的搭建以及Ubuntu图形界面的安装。
在深度学习领域，最受学生欢迎的MOOC课程平台有三个：Fast.ai、deeplearning.ai /Coursera和Udacity。Fastai作为其中之一，是一个课程平台，一个讨论社区，也是一个PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是：Making neural nets uncool again，让神经网络没那么望而生畏，其课程也是采用项目驱动的方式教学。经过Fast.ai团队和PyTorch团队的共同努力，我们迎来了一个为计算机视觉、文本、表格数据、时间序列、协同过滤等常见深度学习应用提供单一一致界面的深度学习库。这意味着，如果你已经学会用fastai创建实用的计算机视觉（CV）模型，那你就可以用同样的方法创建自然语言处理（NLP）模型，或是软件支持的其他模型。 类似Keras，Fastai不只是将PyTorch功能封装了比较“亲切”的API，而是让PyTorch的强大之处易用了。
在用pip或者conda安装一些包时有时会因为网络原因导致下载失败，进而无法安装。一般的解决方法就是换源，或者重复安装。
代码链接上一篇文章已经显示。目前最新版的SECOND已经集成了PointPillars功能。
记录时间：2021年1月31日 版本：Ubuntu20.04、cuda11.0、cudnn对应的版本、pytorch对应的版本。我的电脑安装win10+Ubuntu20.04双系统，中途会重启进入windows系统进行一些下载。
本篇文章，聊聊如何在新版本 PyTorch 和 CUDA 容器环境中完成 xFormers 的编译构建。
树莓派是一个香烟盒大小的电脑，能运行window（IOT）和linux系统。可以当做一台普通的电脑用来办公上网，还有裸露的针脚可以用来控制你自己设计的电路。比如读取各种（温度，重力，加速度）传感器信息，也可以驱动马达和蜂鸣器，摄像头什么的。
Anaconda是一个开源Python发行版本，包括Python 和很多常用库如Numpy、Matplotlib等，对小白很方便
通过Anaconda 安装 pytorch 是根据不同的cuda版本安装的 具体如下 cuda9.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch CUDA 8.x conda install pytorch torchvision cudatoolkit=8.0 -c pytorch CUDA 10.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch 通过
2017年1月18日，facebook下的torch7团队宣布Pytorch开源，官网地址：pytorch。2018.4月 ，PyTorch0.4.0已经有官方的Windows支持，
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：
机器之心转载 来源：知乎 作者：Posibilitee（悉尼大学人工智能与图像处理博士） 热评：想象自己有四块3090，什么赛博唯心主义？ 怎样让ChatGPT在其内部训练神经网络？这个话题有点超乎大多数人的理解。 步骤是这样的: 1. 先让它伪装成 Ubuntu 18.04，给它说你安装了 Python 3.9, Pytorch 1.8, CUDA 11.3 和其他训练一个 pytorch 模型所需要的库。 让 ChatGPT 伪装成 Linux 终端，这个梗在外网有过讨论，这里需要让他额外安装（让
机器之心报道 编辑：陈萍 前段时间，机器学习开源框架 PyTorch 提供了对 AMD ROCm 的支持，现在可作为 Python 软件包提供。 作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架，PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本，1.8 版本的发布，使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持，可以方便用户在原生环境下运行，省去了配置 Docker 的繁琐。 现在，一个更令人兴奋的消息是，ROCm 开放软件平台上为 PyTorch 用户提供了一个新的安装选项。一个可安装的 Pyt
作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架，PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本，1.8 版本的发布，使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持，可以方便用户在原生环境下运行，省去了配置 Docker 的繁琐。
本文将介绍一个准确率非常高的语音识别框架，那就是FunASR，这个框架的模型训练数据超过几万个小时，经过测试，准确率非常高。本文将介绍如何启动WebSocket服务和Android调用这个服务来实时识别，一边说话一边出结果。
本篇文章，我们聊聊如何在 Windows 环境下使用 Docker 作为深度学习环境，以及快速运行 SDXL 1.0 正式版，可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。
Linux的版本在官网上找合适版本的软件包，然后右键复制链接地址，通过wget命令下载。 官网：https://repo.anaconda.com/archive/
最近在浅尝Pytorch的源码，利用业余时间去品读品读，看着看着，第一次对Pytorch有了重新的认识。 原来现在Pytorch的版图是如此之大，Pytorch已经不是一年前的Pytorch了。
但是其实这样比较容易断或者出现runtimeout的error。解决办法：使用pip先进行源的查找，在开始下载后停掉，然后找到屏幕上打印出来的链接，手动下载whl 然后手动安装。
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