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TensorFlow与pytorch特定版本虚拟环境的安装

TensorFlow与Python的版本对应,注意,一定要选择对应的版本,否则会让你非常痛苦,折腾很久搞不清楚原因。

在这里插入图片描述
建议使用国内镜像源安装
没有GPU后缀的就表示是CPU版本的,不加版本就是最新

pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

还可以指定版本

pip install tensorflow==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

GPU版本

pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

完成虚拟环境配置以及包的安装就可以运行程序啦
如下,成功了
在这里插入图片描述
pytorch也是一样,但是要注意去pytorch官网上进行版本的匹配和选择
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
在这里插入图片描述
这里有不同模块的版本对应,一定要看清楚了再安装下载,不然很容易失败。torchvision是专门做视觉的,如果不需要可以不下
在这里插入图片描述
cuda和pytorch的对应
在这里插入图片描述

安装,用清华源加速

pip install torch===1.7.0 torchvision===0.8.0 -i https://pypi.tuna
.tsinghua.edu.cn/simple

然后,出错了,ERROR: torch has an invalid wheel, .dist-info directory not found
巧的是,貌似只有1.7安装会出现这个问题,这个时候就不要再使用清华源了,所以有时候国内镜像源并非全能。
恢复到国外的

pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.1+cpu torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

注意,以上语法均是临时使用清华源加速,若想默认,则使用以下语句设置

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

另外也可以使用离线下载安装

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

在这里插入图片描述
选择需要的版本进行下载,cu102 # 表示 CUDA=10.2 ,cp37 # 表示 python=3.7

下载好 torch 的 .whl 文件后,用 pip 安装,先 cd 到下载的文件夹,然后执行安装命令

pip install torch-1.7.0+cu101-cp36-cp36m-win_amd64.whl

如果下载了torchvision,则安装也是一样

pip install torchvision-0.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

注意注意注意

报错一般情况下都是因为版本不匹配的问题,所以出错了一定要从版本入手检查问题
在这里插入图片描述

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