Установка PyTorch — важный шаг для многих проектов машинного и глубокого обучения. Однако иногда в процессе установки могут возникнуть проблемы, например, установка прерывается в Ubuntu. В этой записи блога мы рассмотрим несколько методов устранения и решения этой проблемы, а также примеры кода. Давайте погрузимся!
Метод 1: обновление Pip и инструментов настройки
Первый метод включает обновление пакетов pip
и setuptools
, которые необходимы для управления пакетами Python. Откройте терминал и выполните следующие команды:
pip install --upgrade pip
pip install --upgrade setuptools
Метод 2. Установите PyTorch с помощью Conda
Если предыдущий метод не сработал, вы можете попробовать установить PyTorch с помощью Conda, популярной системы управления пакетами и средой. Выполните следующие действия:
- Установите Conda, посетив веб-сайт Miniconda ( https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html ) и загрузив подходящий установщик для вашей системы.
- Откройте терминал и перейдите в каталог, в котором находится установщик.
- Запустите сценарий установки с помощью следующей команды (замените
<installer_file>
на фактическое имя файла):
bash <installer_file>
- Для завершения установки следуйте инструкциям.
- После установки Conda создайте новую среду специально для PyTorch:
conda create -n torch_env python=3.8
conda activate torch_env
- Наконец, установите PyTorch с помощью Conda:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
Метод 3. Выделение большего количества системных ресурсов
Если установка прерывается из-за нехватки системных ресурсов, например памяти, вы можете попробовать выделить процессу больше ресурсов. Один из способов сделать это — ограничить количество параллельных потоков во время установки. Используйте следующую команду:
OPENBLAS_NUM_THREADS=1 pip install torch
Метод 4: сборка PyTorch из исходного кода
Если все предыдущие методы не помогли, вы можете попробовать собрать PyTorch из исходного кода. Этот метод более сложен и требует дополнительных зависимостей. Следуйте документации PyTorch ( https://github.com/pytorch/pytorch#from-source ) для получения подробных инструкций по сборке PyTorch из исходного кода.
Проблемы при установке PyTorch в Ubuntu могут быть неприятными, но с помощью методов устранения неполадок, представленных в этой статье, вы сможете решить эту проблему. Не забудьте попробовать обновить pip
и setuptools
, установить PyTorch с помощью Conda, выделить больше системных ресурсов и при необходимости собрать PyTorch из исходного кода. Выполнив эти шаги, вы сможете успешно установить PyTorch и продолжить работу над проектами машинного обучения.