在没有GPU的情况下安装PyTorch
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架，它允许开发者方便地构建和训练神经网络。然而，对于那些没有配备强大 GPU 的计算机，安装和配置 PyTorch 可能会显得十分棘手。本文将逐步指导你如何在没有 GPU 的环境中成功安装 PyTorch。下面是整个流程的概览。
安装流程概览
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 确认系统环境 |
| 2 | 安装 Anaconda 或者 pip |
| 3 | 创建虚拟环境 |
| 4 | 安装 PyTorch |
| 5 | 验证安装 |
每一步的详细说明
步骤 1: 确认系统环境
在开始之前，你需要确认你的操作系统是 Windows、Linux 还是 macOS，因为这会影响安装的方式。
步骤 2: 安装 Anaconda 或者 pip
你可以选择使用 Anaconda 社区发行版或 pip （Python 的包管理工具）来管理 Python 和库的安装。
使用 Anaconda
# 下载并安装 Anaconda（适合 Windows 和 Mac 用户）
使用 pip
# 确保你的系统中安装了 Python
# 检查 Python 版本
python --version # 应保证版本在 3.6 以上
步骤 3: 创建虚拟环境
使用 Anaconda 或者 Python 的 venv 来创建一个新的虚拟环境，这样你就可以在隔离的环境中安装包，而不会影响其他项目。
# 使用 Anaconda 创建虚拟环境
conda create --name myenv python=3.8 # 创建一个名为 myenv 的环境
# 激活环境
conda activate myenv
或者使用 pip:
# 创建并激活虚拟环境
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # Linux及macOS
myenv\Scripts\activate # Windows
步骤 4: 安装 PyTorch
现在你可以安装 PyTorch。请注意，安装 CPU 版本的 PyTorch。
# 使用 Anaconda 安装 CPU 版本的 PyTorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
或者使用 pip:
# 使用 pip 安装 CPU 版本的 PyTorch
pip install torch torchvision torchaudio
步骤 5: 验证安装
安装完成后，打开 Python 终端并运行以下代码以验证你的安装是否有效。
import torch
# 检查 PyTorch 是否安装成功
print(torch.__version__) # 打印当前安装的 PyTorch 版本
# 检查是否能够使用 PyTorch
x = torch.rand(5, 3)
print(x) # 打印一个随机生成的张量
状态图
stateDiagram
[*] --> 确认系统环境
确认系统环境 --> 选择 Anaconda 或 pip
选择 Anaconda 或 pip --> 创建虚拟环境
创建虚拟环境 --> 安装 PyTorch
安装 PyTorch --> 验证安装
验证安装 --> [*]
结尾
通过以上步骤，你应该能够成功地在没有 GPU 的环境中安装 PyTorch。尤其是在缺乏硬件加速的情况下，确保 CPU 版本的安装和配置至关重要。可以利用虚拟环境来隔离项目依赖，避免与全局安装造成冲突。接下来，你可以开始探索 PyTorch 的强大功能，构建和训练深度学习模型！如有疑问，欢迎随时询问！
