Pytorch 使用 setup.py 安装带有CUDA的PyTorch

在本文中，我们将介绍如何在 setup.py 中安装带有 CUDA 的 PyTorch。CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台，可以在 NVIDIA 的显卡上加速深度学习任务。

什么是 PyTorch

PyTorch 是一个基于Python的深度学习框架，它提供了丰富的工具和接口，使得开发者能够更方便地构建和训练神经网络模型。PyTorch 支持在 CPU 和 GPU 上进行计算，而通过安装 CUDA，我们可以进一步加速模型的训练和推理。

在 setup.py 中安装 PyTorch

在使用 setup.py 安装 PyTorch 之前，我们需要先安装 CUDA。CUDA 可以从 NVIDIA 官方网站上下载，并按照官方文档进行安装步骤。安装完成后，我们可以在 setup.py 的依赖项中添加 PyTorch，并指定使用 CUDA。

from setuptools import setup

setup(
    # ...其他设置...
    install_requires=[
        # ...其他依赖项...
        'torch>=1.6.0',
        'torchvision>=0.7.0',
    ],
    # ...其他设置...
)

在 setup.py 中，我们添加了两个依赖项：torch 和 torchvision。其中，torch 是 PyTorch 的主要库，torchvision 则提供了一些计算机视觉任务的工具和预训练模型。通过指定版本号和依赖项名称，我们可以确保使用安装了 CUDA 的 PyTorch。

安装完成后，可以在命令行中使用 python setup.py install 命令来进行安装。

示例说明

以下是一个使用 setup.py 安装 PyTorch 的示例说明：

from setuptools import setup

setup(
    name='my_package',
    version='0.1',
    description='My Package with PyTorch and CUDA support',
    install_requires=[
        'torch>=1.6.0',
        'torchvision>=0.7.0',
    ],
    # ...其他设置...
)

在上述示例中，我们创建了一个名为 ‘my_package’ 的软件包，并指定了其版本号和描述信息。在安装依赖项一节中，我们通过指定 torch 和 torchvision 的版本号来安装带有 CUDA 的 PyTorch。