Torch - 安装

要安装并指定 Torch 用于机器学习，我们需要在系统上安装 Python 3.8 版本。我们可以设置虚拟环境来组织事物，以避免与其他 Python 包发生冲突。我们可以使用 pip 或 conda 等工具创建环境，这将决定 Torch 的安装方式。

系统要求

当我们为机器学习设置 Torch 时，系统需要满足某些要求才能确保流畅的性能。Torch 是一个深度学习框架，通常与 PyTorch 库一起使用。以下是有效安装 Torch 的系统要求。

GPU 要求：当我们在 CPU 上运行 Torch 时，我们使用功能强大的 GPU 来加速深度学习任务。由于 CUDA 的兼容性，GPU 得到了广泛的支持。建议使用至少 4GB VRAM 的 GPU，这适用于较小的模型。
内存 (RAM)：RAM 的使用取决于我们计划运行的模型的复杂性。对于较小的数据集和基本模型，8 GB RAM 就足够了。对于涉及大型数据集和复杂模型的更复杂的任务，则需要更多内存。

Google Colab 是一个用于机器学习和数据科学的优秀平台。要在 Google Colab 中使用 PyTorch，我们需要先安装它。以下是一个分步过程，帮助您在 Google Colab 中设置 Torch。

步骤 1：创建一个新的 Google Colab 笔记本

步骤 2：安装 Torch

!pip install torch torchvision

步骤 3：导入 Torch

我们可以通过检查版本来验证 Torch 是否已正确安装 -

步骤 4：验证 GPU 可用性

PyCharm 是一个流行的 Python 集成开发环境 (IDE)。安装 PyTorch 非常直接。以下是一个分步过程，帮助您在 PyCharm 中安装 Torch。

步骤 1：在 PyCharm 中创建一个新项目。

步骤 2：创建虚拟环境

在新项目中，选择位置，点击“创建”。转到文件“设置”，“项目解释器”，点击“+”创建虚拟环境。

步骤 3：安装 Torch

在安装 Torch 之前，务必设置必要的依赖项。这些是 Torch 所需的额外软件包。

我们需要首先确认已安装 Python 3.7 或更高版本，因为 Torch 需要此版本才能正常工作。如果您的系统上尚未安装 Python，则需要从 Python 官方网站下载或使用 conda 等包管理器进行安装。

虚拟环境使我们的项目指定包保持隔离。这可以防止与其他 Python 项目发生冲突。我们可以使用conda通过编译创建虚拟环境

conda create -n torch_env python = 3.8

或者使用venv：

python -m venv  torch_env

激活环境设置后，我们需要安装 Torch 所需的其他依赖项，例如 NumPy。

确定虚拟环境后，我们需要使用pip安装 Torch，因此我们可以简单地运行

pip install torch torchvision torchaudio

如果我们需要 GPU 支持，则需要安装与 CUDA 兼容的 Torch 版本。对于正确的 CUDA 版本，我们需要使用相应的pip命令。

设置虚拟环境对于配置 Torch 来说很关键，这可以确保操作正确。以下是一个简短指南

要验证您的 Torch 安装，我们需要打开一个 Python 脚本或解释器以导入 Torch 库。我们需要运行 import torch 命令以检查库是否能无错误地加载。此外，我们可以使用 print(torch.__version__) 确认安装，它会显示已安装的版本号。

Torch 故障排除安装指定了有关几个常见问题的地址

打印页面