能否将C盘的pytorch移至D盘

时间: 2025-05-25 11:34:41 浏览: 10
### 方法概述 为了将已经安装在C盘上的PyTorch文件夹安全地迁移到D盘并确保不影响其正常运行,可以按照以下方式操作。此过程涉及调整Conda环境的位置以及更新必要的路径设置。 --- #### 1. **创建独立的PyTorch文件夹** 可以在目标磁盘(如D盘)新建一个专门用于存储PyTorch及其依赖项的文件夹。例如,在`D:/AI_Environments/PyTorch_env`中保存所有相关内容[^1]。 --- #### 2. **备份现有环境** 通过导出当前的PyTorch Conda环境来保留所有的包版本和配置信息。执行如下命令: ```bash conda env export > pytorch_environment.yml ``` 这一步会生成一个`.yml`文件,其中包含了环境的所有细节。将其保存至新位置以便后续重建环境[^2]。 --- #### 3. **重新创建环境于指定驱动器** 利用上述导出的YAML文件,在选定的目标磁盘上重新构建相同的Conda环境。具体步骤如下: - 打开Anaconda Prompt; - 使用下面的指令基于之前保存下来的配置文件建立新的环境: ```bash conda env create -f D:/path_to_your_file/pytorch_environment.yml ``` 注意替换实际路径名以匹配个人计算机中的确切地址。 --- #### 4. **迁移原有数据与模型权重** 如果存在预训练好的神经网络模型或其他大型二进制资源,则需手动复制这些资料到相应的新目录下,并确认加载脚本能够正确指向它们所在之处。 --- #### 5. **验证Jupyter Notebook集成状态** 完成以上更改之后,还需保证能够在Jupyter Notebooks内部顺利调用最新版的PyTorch库。为此可尝试安装额外插件支持跨多个虚拟envs间的切换功能: ```bash conda install nb_conda_kernels ``` 若初次尝试失败,请多次重试直至成功为止[^4]。 --- #### 6. **测试全新部署的有效性** 最后务必进行全面的功能检测,比如简单运行一段官方样例代码片段来看是否一切运作良好无误报错现象发生。 ```python import torch print(torch.__version__) x = torch.rand(5, 3) print(x) ``` --- ### 注意事项 在整个过程中要格外小心处理好每一个环节之间的衔接关系,尤其是涉及到操作系统层面全局性的PATH变量设定部分更得谨慎对待以免引起不必要的麻烦事端出来扰乱计划进程安排表单内容结构形式布局设计风格特点等方面考虑因素较多较为复杂棘手难办等问题情况出现时应该怎么办呢?这就需要我们具备足够的耐心去逐一排查解决问题啦! ---
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class SynthesisInput(torch.nn.Module): def __init__(self, w_dim, # Intermediate latent (W) dimensionality. channels, # Number of output channels. size, # Output spatial size: int or [width, height]. sampling_rate, # Output sampling rate. bandwidth, # Output bandwidth. ): super().__init__() self.w_dim = w_dim self.channels = channels self.size = np.broadcast_to(np.asarray(size), [2]) self.sampling_rate = sampling_rate self.bandwidth = bandwidth # Draw random frequencies from uniform 2D disc. freqs = torch.randn([self.channels, 2]) radii = freqs.square().sum(dim=1, keepdim=True).sqrt() freqs /= radii * radii.square().exp().pow(0.25) freqs *= bandwidth phases = torch.rand([self.channels]) - 0.5 # Setup parameters and buffers. self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn([self.channels, self.channels])) self.affine = FullyConnectedLayer(w_dim, 4, weight_init=0, bias_init=[1,0,0,0]) self.register_buffer('transform', torch.eye(3, 3)) # User-specified inverse transform wrt. resulting image. self.register_buffer('freqs', freqs) self.register_buffer('phases', phases) def forward(self, w): # Introduce batch dimension. transforms = self.transform.unsqueeze(0) # [batch, row, col] freqs = self.freqs.unsqueeze(0) # [batch, channel, xy] phases = self.phases.unsqueeze(0) # [batch, channel] # Apply learned transformation. t = self.affine(w) # t = (r_c, r_s, t_x, t_y) t = t / t[:, :2].norm(dim=1, keepdim=True) # t' = (r'_c, r'_s, t'_x, t'_y) m_r = torch.eye(3, device=w.device).unsqueeze(0).repeat([w.shape[0], 1, 1]) # Inverse rotation wrt. resulting image. m_r[:, 0, 0] = t[:, 0] # r'_c m_r[:, 0, 1] = -t[:, 1] # r'_s m_r[:, 1, 0] = t[:, 1] # r'_s m_r[:, 1, 1] = t[:, 0] # r'_c m_t = torch.eye(3, device=w.device).unsqueeze(0).repeat([w.shape[0], 1, 1]) # Inverse translation wrt. resulting image. m_t[:, 0, 2] = -t[:, 2] # t'_x m_t[:, 1, 2] = -t[:, 3] # t'_y transforms = m_r @ m_t @ transforms # First rotate resulting image, then translate, and finally apply user-specified transform. # Transform frequencies. phases = phases + (freqs @ transforms[:, :2, 2:]).squeeze(2) freqs = freqs @ transforms[:, :2, :2] # Dampen out-of-band frequencies that may occur due to the user-specified transform. amplitudes = (1 - (freqs.norm(dim=2) - self.bandwidth) / (self.sampling_rate / 2 - self.bandwidth)).clamp(0, 1) # Construct sampling grid. theta = torch.eye(2, 3, device=w.device) theta[0, 0] = 0.5 * self.size[0] / self.sampling_rate theta[1, 1] = 0.5 * self.size[1] / self.sampling_rate grids = torch.nn.functional.affine_grid(theta.unsqueeze(0), [1, 1, self.size[1], self.size[0]], align_corners=False) # Compute Fourier features. x = (grids.unsqueeze(3) @ freqs.permute(0, 2, 1).unsqueeze(1).unsqueeze(2)).squeeze(3) # [batch, height, width, channel] x = x + phases.unsqueeze(1).unsqueeze(2) x = torch.sin(x * (np.pi * 2)) x = x * amplitudes.unsqueeze(1).unsqueeze(2) # Apply trainable mapping. weight = self.weight / np.sqrt(self.channels) x = x @ weight.t() # Ensure correct shape. x = x.permute(0, 3, 1, 2) # [batch, channel, height, width] misc.assert_shape(x, [w.shape[0], self.channels, int(self.size[1]), int(self.size[0])]) return x def extra_repr(self): return '\n'.join([ f'w_dim={self.w_dim:d}, channels={self.channels:d}, size={list(self.size)},', f'sampling_rate={self.sampling_rate:g}, bandwidth={self.bandwidth:g}'])解释这个代码

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