如何在 Google Colab 上安装 PyTorch v1.0.0+？

Posted 2023-03-12

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【中文标题】如何在 Google Colab 上安装 PyTorch v1.0.0+？【英文标题】：How do I install PyTorch v1.0.0+ on Google Colab? 【发布时间】：2019-05-15 11:24:59 【问题描述】：

PyTorch v1.0.0 稳定版在 announced 7 months earlier 之后是 released on 8 December 2018。

我想要一个针对运行 IPython 内核的硬件优化的版本。

如何在 Google Colab 上获取此版本？

【问题讨论】：

【参考方案1】：

试试下面的代码 sn-p（无论有没有 gpu，它都同样适用于运行时）

!pip install -q torch==1.0.0 torchvision

查看版本

import torch
print(torch.__version__)

这里有 1.0.0 版

更新

!pip install torch

现在工作正常，最稳定的版本是1.0.0

【讨论】：

这会考虑系统上运行的CUDA版本进行优化吗？我认为是的，它尝试了torch.backends.cudnn.version()，输出为7401，torch.backends.cudnn.enabled == True 输出为true。我使用了 colab GPU 运行时。太棒了！我也得到了7410，即使my solution 是基于谷歌的colab 代码sn-p 并且在生成的下载URL 中有cu90。【参考方案2】：

在 1.0.0 版本中，PyTorch 将下载 URL 格式从：

https://download.pytorch.org/whl/cu92/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

到

https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

（更改在CUDA版本部分，其中cu92更改为cu90。）

为了以编程方式生成该 URL，我使用了以下代码：

from os.path import exists
from wheel.pep425tags import get_abbr_impl, get_impl_ver, get_abi_tag

platform = '-'.format(get_abbr_impl(), get_impl_ver(), get_abi_tag())
cuda_output = !ldconfig -p|grep cudart.so|sed -e 's/.*\.\([0-9]*\)\.\([0-9]*\)$/cu\10/'    
accelerator = cuda_output[0] if exists('/dev/nvidia0') else 'cpu'

torch_url=f"http://download.pytorch.org/whl/accelerator/torch-version-platform-linux_x86_64.whl"
version='1.0.0'

!pip install -U torch_url torchvision

然后，随着新版本的发布，您可以根据需要更改 version 变量。

【讨论】：

【参考方案3】：

你现在可以

import torch

无需额外安装。

【讨论】：

【参考方案4】：

对于 1.1.0 版，此方法有效

!pip install -q torch==1.1.0 torchvision

【讨论】：

【参考方案5】：

这是安装pytorch的代码。您可以将其更改为您想要的任何版本。

!pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu92/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

【讨论】：

【参考方案6】：

对我有用，你可以试试

!pip install torch
!pip install torchvision
!pip install mxnet-cu101

【讨论】：

mxnet-cu101 是做什么的？实际上，当我使用第一个两个命令安装 pytorch 时，它在导入时显示错误，但是当我安装 mxnet-cu101 时它可以工作。