conda安装GPU版pytorch默认却是cpu版本

一、问题描述

按照pytorch官网安装pytorch GPU版本，结果却是CPU版本。

我的倔脾气，嘿！反反复复安装、卸载个五、六、七、八 遍。才意识到再操作一遍也是一样的结果。

二、网上解决方案罗列【此节为反面方案罗列！！！】

还是上网搜索：

结果发现，遇到和我同样问题的还不少。

我发现大家的解决办法不相同，大致如下：

解决方案一：卸载pytorch-mutex

解决方案二：卸载cpuonly

解决方案三：卸载numpy,哦呵…

如果继续往下看，你或许明白上面的方案的确能解决问题。但是，这种神秘性以及某种被约束的感觉真的不是太好。上面这些方案，其实就是瞎猫碰上死耗子！！！ 他们能起作js用本身就是一个BUG。

程序员的诡异操作，写的代码莫名其妙运行起来了。。

想知道这个问题产生的根本原因以及根本解决方案，那么请继续跟着我一起往下看吧&helljavascriptip;

三、发现的根本原因[独家]

3.1 pytorch文件命名格式

首先介绍一个pytorch的文件名的普通命名格式。

一个在python=3.7conda 环境下，cChina编程udatoolkit=10.1版本的pytorch=1.7.0的文件名为：pytorch-1.7.0-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2。

一个在python=3.7conda 环境下，CPU版本的pytorch=1.7.0的文件名为pytorch-1.7.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2。

从上可以看出，不同的python版本，GPU/CPU，若是GPU版本，则cudatoolkit的版本，再加上pytorch的版本www.chinasem.cn，唯一指定一个pytorch安装文件。

明白这个，我们再继续往下。

3.2 问题的根本原因：找不到对应GPU版本的pytorch文件，所以conda就用CPU替代了=v=

先说一下问题产生的根本原因：指定某一版本cudatoolkit下的指定版本的pytorch不在源（国内conda镜像源或因外源）中，导致某一版本cudatoolkit下的指定版本的pytorch无法被conda install找到，然而不凑巧的是，源中却有指定版本的pytorch，不过它是CPU版本。那么，conda install这个小机灵鬼自作主张的替你安装了这个版本。结果就是，你觉得明明安装的是GPU版pytorch，可是像是有种神秘力量让你最终得到的总是cpu版pytorch。

例子1：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

-c pytorch是指在官方源里找库。此时，如果conda官方源里没有（或者由于网络问题无法访问官方源）cudatoolkit=11.3对应的GPU版pytorch，而此时conda install又找到一个CPU版的pytorch，那么结果是，它给你安装了这个cpu版的pytorch。

例子2：

conda create -n pytorch-GPU python=3.7 # 创建一个python3.7的conda环境
conda activate pytorch-GPU # 进入该conda环境
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 换conda源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 换conda源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # 换conda源
conda install cudatoolkit=10.0 -c http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ # 安装 cuda
conda install cudnn=7.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ # 安装cudnn
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8 cudatoolkit=10.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/# 安装pytorch

我想通过国内的镜像源来安装cudatoolkit=10.0版本的pytorch==1.7.0，结果我发现安装的还是cpu版本。我在https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/上发现，原来镜像源里根本没这个文件。于是，conda install这个小机灵鬼又自作主张的给我装了cpu版本的文件pytorch-1.7.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2，它给我装的文件python版本相同，pytorch版本相同，唯一不同的就是CPU/GPU。

此处需要指出，若采用官方命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch，安装的是pytorch==1.4.0版本,此版本在from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast时会报错from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast。网上说是1.4版本太低，换1.7就好了。

3.3 解决方案

我们安装前先要确定源中是否真的有我们组合出来的版本，[python|cudatoolkit|pytorch]这三个版本不同的组合，真的不一定有。

例如，我发现根本没有满足python=3.7，cudatoolkit=10.0以及pytorch=1.7.0的版本，但是在镜像源中，我发现有python=3.7，cudatoolkit=10.1以及pytorch=1.7.0的版本，于是用以下命令安装：

conda create -n pytorch-GPU python=3.7 # 创建一个python3.7的conda环境
conda activate pytorch-GPU # 进入该conda环境
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 换conda源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 换conda源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # 换conda源
conda install cudatoolkit=10.1 -c http://mirrors.tuhttp://www.chinasem.cnna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ # 安装 cuda
conda install cudnn=7.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ # 安装cudnn
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8 cudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/# 安装pytorch

仔细看下图的倒数第5行，我们发现，conda install找到对应的gpu版本，此时，它便不好去自作主张了，乖乖地给我安装gpu版本吧。

到此这篇关于conda安装GPU版pytorch默认却是cpu版本的文章就介绍到这了,更多相关安装pytorch gpu会默认安装cpu内容请搜索编程China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持China编程(www.chinasem.cn)！