windowsシステムは急速にpytochの詳細図文教程をインストールします。
pipとcondaの違い
以前はずっとcondaとpipを使っていましたが、時々混用されます。しかし、今日やっと二つのものは同じところではないことに気づきました。だから、あるものは自分で入れました。しかし、運行環境の時、カバンはなかなか識別できないことに気づきました。ずっと迷っています。今日までこの問題に気づきましたので、両者の違いをまとめてみます。
pip
pipはPythonバッグを専門に管理します。
ソースコードのすべてをコンパイルします。ソースのインストール）
コアPythonコミュニティによってサポートされています。すなわちPython 3.4＋自動的にpipを強化できるコードを含みます。
conda
Pythonは論者を知らない。既存のパッケージの主なポイントはPythonであり、conda自体はPythonで作成されていますが、CライブラリまたはRパッケージまたは他のソフトウェアパッケージにcondaパッケージを提供することもできます。
バイナリファイルをインストールします。conda buildというツールがあります。ソースコードからパッケージを構築できますが、conda install自体は構築されたcondaパッケージのものをインストールします。
外部：ConndaはAnacondaのパッケージマネージャで、Continum Analyticsから提供されたPythonの発行版ですが、Anaconda以外でも使えます。既存のPythonを使ってインストールしてもいいです。pipによってインストールしてもいいです。既存のインストールを十分に理由がない限り、このようにすることは勧められません。
ちょっとした提案
condaをインストールする時は別に仮想環境を作ってインストールしたほうがいいです。ベースにインストールしないでください。
なぜAnaconda仮想環境を使ってPytochをインストールしますか？
環境の中で多くのソフトウェアをインストールする必要があります。例えば、私は同時にtenssorflowフレームを使っています。しかし、彼らが必要とするPythonの関連モジュールやバージョンには違いがあります。すべて一つの環境に入れば衝突を起こしかねない。したがって、仮想環境を選ぶと、環境間の衝突をよく避けることができる。
グラフィックカードの計算力と対応するキューダバージョンを確認します。
グラフィックカードのバージョンに対応する計算力を確認します。
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
グラフィックカード対応のキューダバージョンを表示します。自分のコンピュータのグラフィックカードのフォルダの下でnvcuda 64.dll を探し当てます。右ボタン属性->詳細->製品名 で対応するキューダバージョンの対応図を確認できます。一：私のグラフィックカードのサポートは8.0 です。は、対応するpytochバージョンを公式サイトhttps://pytorch.orgに検索し、図2 に対応する。注意してください。必ず対応するdudaバージョンを見つけてください。現在のページに必要なバージョンが表示されていないなら、左下隅をクリックしてもいいです。previous versions of pytouch 対応バージョンのcondaインストールコマンドを見つけました。例えば、私のはconda install pytouch==1.0.0 tochvision==0.2.1 cuda 80-c pytouch対応図3：覚えておいて、後で を得ます。
図1
図2
図3
清華鏡像原簡単な一言は清華の鏡像のもとを使います：本当のインストールは2行の命令で、清華の鏡像のもとを切替えて、 をインストールします。 cmd を開けます。 conda config--add chanels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda install pytoch==1.0.0 tochvision=0.2.1 cuda 80
直接上の図:
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以上は小编で皆さんに绍介したwindowsシステムです。pytochの详细図书を素早くインストールします。
以前はずっとcondaとpipを使っていましたが、時々混用されます。しかし、今日やっと二つのものは同じところではないことに気づきました。だから、あるものは自分で入れました。しかし、運行環境の時、カバンはなかなか識別できないことに気づきました。ずっと迷っています。今日までこの問題に気づきましたので、両者の違いをまとめてみます。
pip
pipはPythonバッグを専門に管理します。
ソースコードのすべてをコンパイルします。ソースのインストール）
コアPythonコミュニティによってサポートされています。すなわちPython 3.4＋自動的にpipを強化できるコードを含みます。
conda
Pythonは論者を知らない。既存のパッケージの主なポイントはPythonであり、conda自体はPythonで作成されていますが、CライブラリまたはRパッケージまたは他のソフトウェアパッケージにcondaパッケージを提供することもできます。
バイナリファイルをインストールします。conda buildというツールがあります。ソースコードからパッケージを構築できますが、conda install自体は構築されたcondaパッケージのものをインストールします。
外部：ConndaはAnacondaのパッケージマネージャで、Continum Analyticsから提供されたPythonの発行版ですが、Anaconda以外でも使えます。既存のPythonを使ってインストールしてもいいです。pipによってインストールしてもいいです。既存のインストールを十分に理由がない限り、このようにすることは勧められません。
ちょっとした提案
condaをインストールする時は別に仮想環境を作ってインストールしたほうがいいです。ベースにインストールしないでください。
なぜAnaconda仮想環境を使ってPytochをインストールしますか？
環境の中で多くのソフトウェアをインストールする必要があります。例えば、私は同時にtenssorflowフレームを使っています。しかし、彼らが必要とするPythonの関連モジュールやバージョンには違いがあります。すべて一つの環境に入れば衝突を起こしかねない。したがって、仮想環境を選ぶと、環境間の衝突をよく避けることができる。
グラフィックカードの計算力と対応するキューダバージョンを確認します。
グラフィックカードのバージョンに対応する計算力を確認します。
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
グラフィックカード対応のキューダバージョンを表示します。
図1
図2
図3
清華鏡像原
直接上の図:
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以上は小编で皆さんに绍介したwindowsシステムです。pytochの详细図书を素早くインストールします。