前两天伴随着 PyTorch 开发者大会的召开,PyTorch 1.0 预览版也终于和大家见面。随之发布的还有 fastai 深度学习库,相当于 PyTorch 的 Keras。fastai 基于 PyTorch,提供简单易用的 API 接口,用更少的代码实现常用任务的模型搭建和训练。
我们 PyTorch 中文网为大家撰写和整理了一套 fastai 的快速入门教程,今天来讲 fastai 的安装。
系统需求
1. Python: 版本 3.6 或以上
2. 操作系统:
因为 fastai 1.0 是基于 PyTorch 1.0 的,所以我们必须要能够先安装 PyTorch 1.0。支持的安装方式:
系统 | GPU | CPU |
---|---|---|
linux | binary | binary |
mac | source | binary |
windows | source | source |
备注: binary
= 直接可以安装, source
= 必须从源码编译
通过 Conda 安装
通过下列两步即可安装,请严格按照先装第一步,再装第二步的顺序。
1. 安装每日编译 nightly 的 PyTorch,注意 cuda 的版本要和你自己的系统保持一致,比如在 CUDA 9.2 上安装:
1 | conda install -c pytorch pytorch-nightly cuda92 |
如果你的系统没有安装 cuda,那么可以通过下面的命令安装 cpu 版本的 PyTorch:
1 | conda install -c pytorch pytorch-nightly-cpu |
2. 安装 fastai
1 | conda install -c fastai fastai |
如果安装过程有什么问题,请确保你的 conda 版本已经更新到最新:
1 | conda update conda |
通过 pip 安装
通过下列三步可以用 pip 安装 fastai,要严格安装顺序执行。
1. 安装每日编译 nightly 的 PyTorch,注意 cuda 的版本要和你自己的系统保持一致,比如在 CUDA 9.2 上安装:
1 | pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu92/torch_nightly.html |
2. 安装定制的 torchvision,这个版本是在 nightly-pytorch 上编译的:
1 | pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ torchvision==0.2.1.post2 |
3. 安装 fastai:
1 | pip install fastai |
有些时候,上面的命令会试图安装 torch-0.4.1,这时候可以使用下面的命令:
1 2 3 | pip uninstall torchvision fastai pip install --no-deps torchvision pip install fastai |
安装完毕,大家愉快的体验 fastai 的新特性吧!
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