Проблема с установкой pytorch 1.6.0 на pycharm

Я пытаюсь установить pytorch версии 1.6.0, используя среду conda в Pycharm.

Я просмотрел официальную документацию по установке того же самого. Я хочу использовать версию Pytorch для процессора. Следовательно, я использовал вставленную ниже команду.

conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly -c pytorch

Используя эту команду, я получил вставленный ниже ответ

Found conflicts! Looking for incompatible packages. 
This can take several minutes.  Press CTRL-C to abort. failed 
                                                                                                                                                                               
UnsatisfiableError: The following specifications were found
to be incompatible with the existing python installation in your environment:

Specifications:

  - pytorch==1.6.0 -> python[version='2.7.*|3.5.*|3.6.*|>=2.7,<2.8.0a0|>=3.10,<3.11.0a0|>=3.9,<3.10.0a0|>=3.5,<3.6.0a0|>=3.11,<3.12.0a0|3.9.16|3.8.16|3.9.10|3.8.12|3.7.12|3.7.10|3.7.10|3.6.12|3.7.9|3.6.12|3.6.9|3.6.9|3.6.9|3.6.9|3.4.*',build='2_73_pypy|4_73_pypy|5_73_pypy|1_73_pypy|0_73_pypy|0_73_pypy|5_73_pypy|3_73_pypy|1_73_pypy|0_73_pypy']
  - pytorch==1.6.0 -> python[version='>=3.6,<3.7.0a0|>=3.7,<3.8.0a0|>=3.8,<3.9.0a0']
  - torchvision==0.7.0 -> python[version='>=3.6,<3.7.0a0|>=3.7,<3.8.0a0|>=3.8,<3.9.0a0']

Your python: python=3.9

If python is on the left-most side of the chain, that's the version you've asked for.
When python appears to the right, that indicates that the thing on the left is somehow
not available for the python version you are constrained to. Note that conda will not
change your python version to a different minor version unless you explicitly specify
that.

The following specifications were found to be incompatible with each other:

Output in format: Requested package -> Available versions

Package zlib conflicts for:
torchvision==0.7.0 -> pillow[version='>=4.1.1'] -> zlib[version='1.2.*|1.2.11|1.2.11.*|>=1.2.11,<1.3.0a0|>=1.2.12,<1.3.0a0|1.2.8|>=1.2.13,<1.3.0a0']
python=3.9 -> pypy3.9=7.3.11 -> zlib[version='>=1.2.11,<1.3.0a0|>=1.2.12,<1.3.0a0']

Поскольку это не сработало, я использовал pip для установки torch 1.6.0. (Используя приведенную ниже команду)

pip install torch==1.6.0+cpu torchvision==0.7.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

Это тоже не сработало, и я получил следующий ответ от своего терминала

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.6.0+cpu (from versions: 1.7.1, 1.7.1+cpu, 1.7.1+cu101, 1.7.1+cu110, 1.8.0, 1.8.0+cpu, 1.8.0+cu101, 1.8.0+cu111, 1.8
.1, 1.8.1+cpu, 1.8.1+cu101, 1.8.1+cu102, 1.8.1+cu111, 1.9.0, 1.9.0+cpu, 1.9.0+cu102, 1.9.0+cu111, 1.9.1, 1.9.1+cpu, 1.9.1+cu102, 1.9.1+cu111, 1.10.0, 1.10.0+cpu, 1.10.0+cu102, 1.10.0+cu11, 1.10.0+cu113, 1.10.1, 1.10.1+cpu, 1.10.1+cu102, 1.10.1+cu111, 1.10.1+cu113, 1.10.2, 1.10.2+cpu, 1.10.2+cu102, 1.10.2+cu111, 1.10.2+cu113, 1.11.0, 1.11.0+cpu, 1.11.0+cu113, 1.11.0+cu115, 1.12.0, 1.12.0+cpu, 1.12.0+cu113, 1.12.0+cu116, 1.12.1, 1.12.1+cpu, 1.12.1+cu113, 1.12.1+cu116, 1.13.0, 1.13.0+cpu, 1.13.0+cu116, 1.13.0+cu117, 1.13.1, 1.13.1+cpu, 1.13.1+cu116, 1.13.1+cu117, 2.0.0, 2.0.0+cpu, 2.0.0+cu117, 2.0.0+cu118, 2.0.1, 2.0.1+cpu, 2.0.1+cu117, 2.0.1+cu118)
ERROR: No matching distribution found for torch==1.6.0+cpu

Я специально хочу использовать torch 1.6.0 и torchvision 0.7.0, поскольку модель глубокого обучения, на которой я хочу тренироваться, была построена поверх указанных версий этих двух пакетов.

Как я могу решить эту ошибку?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
54
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Это проблема версии Python, давайте попробуем понизить версию, мы создадим новую среду с Python 3.8, а затем установим PyTorch и torchvision внутри.

Сначала мы создаем нашу среду

conda create -n envname python=3.8

затем мы активируем его

conda activate envname

затем мы устанавливаем

conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly -c pytorch

Не забудьте перезапустить Pycharm IDE после этого.

Привет!!! Спасибо за ваше время и ответ. Это сработало, и я успешно установил указанные версии torch и torchvision.

Taarun Srinivas 27.05.2023 22:08

Другие вопросы по теме