深度学习环境配置5——Windows下的Torch-CPU=1.2.0环境配置
介绍
本资源文件提供了在Windows系统下配置Torch-CPU版本1.2.0的详细步骤和相关依赖库的安装指南。通过本指南，您可以轻松地在Windows环境中搭建一个适合深度学习的开发环境。
环境配置步骤
1. Anaconda安装
1.1 Anaconda的下载
- 可以选择安装新版Anaconda或旧版的Anaconda。
- 旧版本Anaconda的下载：提供百度网盘链接。
- 新版本Anaconda的下载：登录Anaconda官网下载对应安装包。
1.2 Anaconda的安装
- 选择安装位置，建议不安装在C盘。
- 勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”以自动添加到系统环境变量。
2. 配置PyTorch环境
2.1 PyTorch环境的创建与激活
- 使用命令行创建并激活名为
pytorch的环境。
2.2 PyTorch库的安装
- 使用pip命令安装Torch和TorchVision的CPU版本。
2.3 其他依赖库的安装
- 安装其他必要的依赖库，如scipy、numpy、matplotlib等。
2.4 安装较慢请注意换源
- 配置pip源以加速安装过程。
3. 安装VSCODE
3.1 下载安装包安装（推荐）
- 从VSCODE官网下载并安装。
3.2 Anaconda上安装
- 在Anaconda环境中安装VSCODE。
注意事项
- 2021/10/8更新：解决部分用户遇到的TypeError: array() takes 1 positional argument but 2 were given错误。
- 学习前言：适用于没有显卡的用户配置深度学习环境。
通过以上步骤，您可以在Windows系统下成功配置Torch-CPU版本1.2.0，并开始您的深度学习项目开发。