Проблемы с импортом pytorch с помощью conda

Моя система:

 x86_64
DISTRIB_ID=LinuxMint
DISTRIB_RELEASE=17.1
DISTRIB_CODENAME=rebecca
DISTRIB_DESCRIPTION = "Linux Mint 17.1 Rebecca"
NAME = "Ubuntu"
VERSION = "14.04.5 LTS, Trusty Tahr"
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME = "Ubuntu 14.04.5 LTS"
VERSION_ID = "14.04"
HOME_URL = "http://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL = "http://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL = "http://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
cat: /etc/upstream-release: Is a directory

Я недавно установил pytorch, так как он необходим для использования инструментария обнаружения причинно-следственных связей Python, и я установил его с помощью Anaconda без использования CUDA, например:

conda установить pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

Эта установка прошла успешно, но когда я пытаюсь запустить

import torch

в IDLE он не может найти модуль. Я понимаю, что этот вопрос может быть избыточным, но я искал похожие проблемы, но не нашел ничего, что работало, и я сортирую вовремя. Кроме того, я не знаком с Anaconda, поэтому я не уверен, как через нее установить пакеты для работы с остальной частью Python. Спасибо заранее за любую помощь.

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.
1
0
281
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Если вы хотите использовать PyTorch, установите его в своей локальной среде, используя

conda create -n pytorch_env  python=3  
source activate pytorch_env   
conda install pytorch-cpu torchvision -c pytorch

Перейдите в оболочку python и импортируйте с помощью команды

import torch

Другие вопросы по теме