Pytorch 安装：pip与conda安装方式对比

在本文中，我们将介绍如何安装PyTorch，以及使用pip和conda两种不同的安装方式。

PyTorch介绍

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它基于Torch，可以提供强大的张量计算和动态神经网络。它具有易于使用的接口和丰富的功能，成为许多研究人员和数据科学家的首选框架。

使用pip安装PyTorch

使用pip进行PyTorch安装非常简单，只需在终端或命令行中运行以下命令：

pip install torch

pip将自动从PyTorch的官方PyPI软件源中下载并安装最新版本的PyTorch包。你还可以使用--upgrade标志进行升级：

pip install --upgrade torch

使用conda安装PyTorch

conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理器，主要用于数据科学和机器学习。使用conda安装PyTorch也很简单，只需在终端或命令行中运行以下命令：

conda install pytorch

conda将自动从Anaconda软件源中下载并安装最新版本的PyTorch包。你还可以使用--update标志进行升级：

conda update pytorch

pip与conda安装方式对比

使用pip和conda安装PyTorch都可以得到相同的功能和特性。然而，两种安装方式在以下几个方面存在差异。

包管理系统

pip：pip是Python的默认包管理工具，它可以安装Python软件包和依赖项。pip从Python Package Index（PyPI）软件源获取软件包。
conda：conda是一个跨平台的包管理系统，它可以安装多种编程语言的软件包和依赖项。conda使用Anaconda软件源获取软件包，同时也支持从PyPI获取软件包。

系统依赖项

pip：pip依赖于操作系统的软件包管理器来安装系统依赖项。你可能需要安装一些系统软件包（如CUDA、cuDNN等）才能在使用pip安装PyTorch之前正确地配置你的系统。
conda：conda能够自动解决和安装系统依赖项，这意味着你无需手动安装系统软件包。当你使用conda安装PyTorch时，它会自动解决PyTorch的所有依赖项，包括系统依赖项。

环境管理

pip：pip安装软件包时，它会将软件包安装到Python环境中。如果你希望使用不同的Python环境来管理你的项目，你需要手动创建和切换不同的环境。
conda：conda拥有强大的环境管理功能，你可以创建并切换不同的环境，每个环境都可以具有不同版本的Python和不同的软件包。使用conda安装PyTorch将会安装PyTorch及其所有依赖项到当前活动环境。

平台支持

pip：pip适用于各种Python平台，包括Windows、macOS和Linux。
conda：conda不仅支持Python平台，还支持多种编程语言和操作系统。它是数据科学和机器学习领域的广泛应用。

根据你的需求和个人喜好，选择合适的安装方式。

总结

在本文中，我们比较了使用pip和conda两种安装方式来安装PyTorch。pip是Python的默认包管理工具，可以从PyPI软件源安装软件包，但需要手动安装系统依赖项。conda是一个跨平台的包管理系统，能够自动解决和安装系统依赖项，并有强大的环境管理功能。根据你的需求和平台支持，选择合适的安装方式，开始使用PyTorch构建强大的机器学习模型吧！