pytorch镜像下载 pytorch包下载

安装记录:Anaconda、PyCharm、Jupyter搭建Pytorch深度学习环境_百度...

1、安装Pytorch：使用Anaconda创建一个新的Python环境，例如conda create n xuzt_pytorch python=7。激活环境后，从pytorch.org获取适合的安装命令，并进行安装。安装完成后，通过Python命令行检查Pytorch和CUDA是否可用。

2、安装Pytorch 打开Anaconda的安装路径下的Scripts文件夹，在此处打开cmd，（点击路径后空白处输入cmd回车进入）输入conda create -n xuzt_pytorch python=7，回车。这里xuzt_pytorch是自己定义的环境名字，python=7是使用7的python版本。等待时输入y再回车。

3、在服务器上安装Anaconda以及配置PyCharm interpreter和Jupyter的步骤如下：安装Anaconda：在指定文件夹内下载Anaconda安装包。运行安装包，按照提示进行安装，一般默认安装路径即可。安装完成后，通过命令source ~/anaconda3/bin/activate激活base环境。

4、服务器上安装Anaconda及PyCharm和Jupyter配置 安装Anaconda首先在服务器的特定文件夹中下载Anaconda安装包，然后按照提示进行安装，输入yes，通常默认安装路径即可。安装完成后，使用source ~/anaconda3/bin/activate来激活基础环境base。

5、在服务器上安装Anaconda和配置PyCharm的远程解释器以及Jupyter，首先从下载并安装Anaconda开始。在指定文件夹内下载Anaconda安装包，安装时确认安装路径，一般默认即可，安装后通过source ~/anaconda3/bin/activate命令激活base环境。

6、在Windows 10系统上搭建VSCode、Anaconda、PyTorch和CUDA的深度学习环境，全过程如下：安装VSCode：下载并安装VSCode，作为Python开发的轻量级编辑器。推荐安装以下插件以提升开发体验：Python、Pylance、Jupyter、Rainbow CSV和Chinese。

Pytorch环境搭建(Anaconda+Pycharm,清华镜像源)

1、搭建Pytorch环境，结合Anaconda和Pycharm，以及使用清华镜像源加速下载，确保开发流程顺畅高效。首先，前往Anaconda官网下载个人版安装包，开始构建开发环境。接着，为避免直连国外服务器导致的下载速度缓慢问题，添加清华镜像源至关重要。在命令行界面输入特定命令，确保资源获取更快捷。

2、输入conda config add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn添加清华镜像源。安装Pytorch环境 安装Visual Studio：从visualstudio.microsoft.com下载并安装，勾选使用C++的桌面开发选项。下载并安装CUDA：通过NVIDIA控制面板查看支持的CUDA版本。从developer.nvidia.com/cuda下载对应版本的CUDA安装包，并进行安装。

3、打开Anaconda的安装路径下的Scripts文件夹，在此处打开cmd，（点击路径后空白处输入cmd回车进入）输入conda create -n xuzt_pytorch python=7，回车。这里xuzt_pytorch是自己定义的环境名字，python=7是使用7的python版本。等待时输入y再回车。

windows上安装pytorch时出现这个错误

在安装 PyTorch 时，conda 试图删除或重命名一个文件（在本例中是 caffe2_observers.dll），但由于权限问题而失败。这会导致安装过程中断，并提示用户手动删除该文件。

在面对安装 PyTorch3D 遇到的挑战时，我们首先尝试了通过 pip 直接安装，结果遇到了“找不到满足要求的版本”的错误。这提示我们可能需要先安装 PyTorch。考虑到 PyTorch3D 的安装依赖于 PyTorch，我们遵循了 PyTorch 官方网站上的指南进行安装，同时考虑到下载速度的问题，使用了国内的源，但问题依旧。

在Windows环境下，当编译安装Pytorch相关的包时，遇到的常见问题是CalledProcessError。这类问题通常与环境配置问题相关，特别是与MSVC编译器的环境配置有关。

安装EasyOCR时出现的错误是由于依赖冲突 在安装EasyOCR时，你遇到了一个依赖冲突的错误。这个错误表明你尝试安装的EasyOCR版本与系统中已安装的其他Python包存在依赖关系上的冲突，特别是与torch（PyTorch）库的依赖关系。