對于環(huán)境安裝，我有一個問題：

我不喜歡anaconda，可否就用原生python通過pip完整各種包的安裝？二者是否是等價的呢？是否有兼容等問題呢？

懇請各位朋友知道的，跟我說說。謝謝！

以下是基于我的情況（用原生python通過pip完整各種包的安裝），今天搞出來的。姑且叫它解決方案吧。hhh。下面開始：

后面所有的一切都源于我一直相信華為云給的pip源。誰知?。?/p>

華為云pip源，居然沒有GPU版本的torch！！

所以，只能“另尋他法”了。

1. pip安裝torch的時候，就要先把pip的配置文件先刪除。

2. 然后，到官網(wǎng)給出的命令找到GPU版本的torch的下載鏈接

3. 接著，再通過IDM下載器獨立下載torch-2.0.1+cu118-cp39-cp39-win_amd64.whl

4. 離線安裝這個文件

5. 最后執(zhí)行一遍pytorch官網(wǎng)的配置命令pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url?https://download.pytorch.org/whl/cu118

// 因為，torch這個庫，大頭已經(jīng)安裝完畢了。所以，剩下兩個庫的大小并不大，就兩個一個2MB+、4MB+，執(zhí)行很快。

于是經(jīng)過上述幾步。就解決pytorch的安裝問題了。下面給出測試代碼（視頻P2所示）

import time

import torch

print(torch.__version__)

print(torch.cuda.is_available())

a = torch.randn(10000, 1000)

b = torch.randn(1000, 2000)

t0 = time.time()

c = torch.matmul(a, b)

t1 = time.time()

print(a.device, t1 - t0, c.norm(2))

device = torch.device('cuda')

a = a.to(device)

b = b.to(device)

t0 = time.time()

c = torch.matmul(a, b)

t2 = time.time()

print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))

t0 = time.time()

c = torch.matmul(a, b)

t3 = time.time()

print(a.device, t3 - t0, c.norm(2))

以下是運行結果：

特別聲明：我上面幾步之前還有一些重要的前驅操作的鋪墊。如：

• 確認nvidia顯卡的驅動版本是否支持cuda
• cuda的安裝過程
• 如何選擇合適的torch版本
• 等等

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最后，“讓華為云去支持torch的GPU版本下載”的需求單號已經(jīng)生成。我這里外加與華為云工程師的工單交流細節(jié)，也一并貼出來。

需求單號：IV202307290009

后續(xù)，看臉了。華為云這邊會不會跟進這個建議。還有一個點，這個需求單號我們普通用戶不可見，只能通過工單反饋，讓華為云工程師去查詢。大家注意一下。