Wie man PyTorch herunterlädt und installiert

Key Takeaways

• PyTorch kann einfach über pip oder conda mit offiziellen Befehlen installiert werden.
• Die Auswahl des richtigen Betriebssystems, Paketmanagers und der richtigen Rechenplattform gewährleistet eine korrekte Installation.
• Die Überprüfung Ihrer Einrichtung mit einem einfachen Python-Test bestätigt die erfolgreiche Installation.

Einführung

PyTorch ist ein führendes Open-Source-Deep-Learning-Framework, das von Meta entwickelt wurde. Es bietet leistungsstarke Tools wie Tensor-Operationen, dynamische Berechnungsgraphen und GPU-Beschleunigung für Aufgaben in den Bereichen Computer Vision, NLP und mehr.

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Schritt 1: Wählen Sie Ihre Installationsmethode 🎯

Besuchen Sie die offizielle Seite "Get Started" und wählen Sie die Optionen aus, die zu Ihrem System passen:

• PyTorch-Build: Typischerweise die neueste stabile Version (z. B. 2.7.0).
• Betriebssystem: Linux, macOS oder Windows.
• Paketmanager: Pip oder Conda.
• Sprache: Python (am gebräuchlichsten).
• Rechenplattform: Nur-CPU, CUDA (GPU) oder ROCm (AMD-GPUs).

Kopieren Sie dann den generierten Installationsbefehl.

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Schritt 2: Installation über Pip

Stellen Sie sicher, dass Python 3.9+ und pip installiert sind. Für pip:

Nur-CPU:

pip3 install torch torchvision torchaudio

Mit NVIDIA CUDA:

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu<XX>

Ersetzen Sie <XX> durch Ihre CUDA-Version (z. B. cu118).

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Schritt 3: Installation über Conda

Anaconda vereinfacht die Abhängigkeitsverwaltung:

Nur-CPU:

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

Mit CUDA:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<XX> -c pytorch

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Schritt 4: Alternative Methoden

• Manuelle .whl-Datei: Direkt von download.pytorch.org/whl/cu118 herunterladen und dann installieren mit:

  pip install torch‑<version>‑<scheme>.whl
  pip install torchvision torchaudio
  

Hilfreich, wenn Ihre Verbindung während des Pip-Fetch abbricht.

• Aus der Quelle erstellen: Klonen Sie das PyTorch-Repo und verwenden Sie python setup.py develop, nachdem Sie Voraussetzungen wie CUDA, cuDNN, cmake, ninja installiert haben.

• Docker-Container:

  docker pull pytorch/pytorch:latest
  docker run -it --rm --gpus all pytorch/pytorch:latest bash
  

  Ideal für isolierte Setups.

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Schritt 5: Installation überprüfen

Öffnen Sie Python und führen Sie Folgendes aus:

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

Sie sollten einen zufälligen Tensor und eine boolesche Bestätigung für den GPU-Zugriff sehen.

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Hilfreiches Video

Hier ist eine klare Demonstration der Installation von PyTorch unter Windows mit Pip:

Install PyTorch 2.0 on Windows | Pip | PyTorch 2.0

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Tipps zur Fehlerbehebung

• Virtuelle Umgebungen: Aktivieren Sie immer venv oder conda env vor der Installation. Die Verwendung der falschen Shell kann PyTorch global installieren.
• Große Downloads: Wenn die Pip-Installation wiederholt fehlschlägt, laden Sie die .whl-Datei manuell herunter und installieren Sie sie mit Pip, um die Unterstützung für die Wiederaufnahme zu erhalten.

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Zusammenfassungstabelle

FAQs

Was ist der einfachste Weg, PyTorch zu installieren?

Verwenden Sie die offiziellen Pip- oder Conda-Befehle von der PyTorch-Website.

Wie überprüfe ich, ob PyTorch korrekt installiert wurde?

Importieren Sie torch in Python und führen Sie einen Tensor-Erstellungstest durch.

Was soll ich tun, wenn die Pip-Installation fehlschlägt?

Laden Sie die PyTorch .whl-Datei manuell herunter und installieren Sie sie mit Pip.

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