【问题标题】:How do I install PyTorch v1.0.0+ on Google Colab?如何在 Google Colab 上安装 PyTorch v1.0.0+?
【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】:

    标签: pytorch google-colaboratory


    【解决方案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7401torch.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
    【解决方案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
    

    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】:

      【解决方案3】:

      你现在可以

      import torch
      

      无需额外安装。

      【讨论】:

        【解决方案4】:

        对于 1.1.0 版,此方法有效

        !pip install -q torch==1.1.0 torchvision
        

        【讨论】:

          【解决方案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】:

            【解决方案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。
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