如何安装PyTorch v1.0.0+；在谷歌Colab上？

PyTorch v1.0.0在测试后稳定

我希望得到一个针对我的IPython内核所运行的硬件进行优化的版本

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如何在Google Colab上获取此版本？

在1.0.0版中，PyTorch更改了下载URL格式：

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

到

（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

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然后，在发布较新版本时，您可以根据需要更改

version

变量。

尝试以下代码段（它在有或没有gpu的运行时同样有效）

检查版本

import torch
print(torch.__version__)

这是1.0.0版

更新

!pip install torch

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现在可以正常工作了，因为最稳定的版本是

1.0.0

对于1.1.0版来说，它可以正常工作

!pip install -q torch==1.1.0 torchvision

你现在可以

导入火炬

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无需额外安装。

以下是安装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

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这对我很管用你可以试试

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

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这会考虑到系统上运行的CUDA版本进行优化吗？我想会的，它尝试了

torch.backends.cudnn.version（）

，输出为

7401

和

torch.backends.cudnn.enabled==True

输出为

True

。我使用了colab GPU运行时。太棒了！我还得到了

7410

，尽管它基于谷歌的colab代码片段，并且在生成的下载URL中有

cu90

。mxnet-cu101有什么作用？实际上，当我使用前两个命令安装pytorch时，它在导入时显示错误，但当我安装mxnet-cu101时它起作用了。

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

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