Jittor（计图）深度学习框架安装
简介Jittor框架安装其他
简介
刚入门的时候大部分人可能还是会选择用windows来装deep learning的框架，刚好换了电脑，这里从零开始演示一下Jittor框架在win10下的安装流程。
Jittor框架安装
先上jittor官网:https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/ 右上方进入安装，选择windows： 如果只有CPU的话Platform选CPU就可以，我这儿还没装python，先到python官网装对应版本的python，这里版本显示大于等于3.8即可。 目前有windows installer的最新版是3.10.1，python版本只要在3.8以上，对本次安装和后面的样例不会有任何影响，我们这里选3.9.7版本的python。选“Windows installer (64-bit)”版本，比较好装。
下载之后双击安装，Add to PATH勾一下，最后Disable path length limit 也点一下避免以后一些不必要的麻烦，之后就好了：
然后继续按官方教程装jittor：
python -m pip install jittor python -m jittor.test.test_core python -m jittor.test.test_example python -m jittor.test.test_cudnn_op
如果装的太慢可以换清华源，比如：
python -m pip install jittor -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
这里版本我们选择1.3.1.18。
python -m pip install jittor==1.3.1.18 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
关于版本问题这里简单说一下，因为windows系统的原因，每次jittor的小更新可能都会造成在windows下无法正常安装（一般jittor.test.test_core那边会出问题），比如之前issue里就有一个：https://github.com/Jittor/jittor/issues/278 ，这样的问题定位挺浪费时间的，有条件还是熟悉下Linux，毕竟windows终究只是入门玩玩。1.3.1.18这个版本windows下测下来比较稳定。 后面3条命令依次跑完就可以了。 到这里cpu版的就测试完了，有cuda的最后跑一下cudnn_op测试就可以了：
最后可以看到2个test fail了，看一下array里面的值，最终误差很小（估摸着小于0.01%），不用管，而且都是3d相关的计算。到这里Windows下的Jittor就装完了，大部分人一开始可能碰到的Jittor在windows下安装失败可能都是因为小版本更新带来的问题，比如直接pip install之后第一次test就挂了。如果是cuda的问题的话要检查一下cuda版本是否在10.2以上，如果是另装cuda的话这里推荐直接11.3版本及以上的。
其他
因为很多预训练模型会选择用pytorch里面的（比如swin transformer，efficient-net系列等），要迁移这些模型的话还是得再装一下pytorch，或者自己下了模型按官方教程读取。Windows下如果直接用官方文档提供的事例代码迁移可能会报一些错，ubuntu版本我自己试了一下都没什么问题。推荐直接用jittor原生实现的模型即可，比如：
import jittor as jt
from jittor.models import resnet50
jittor_model = resnet50()
dict = jittor_model.state_dict()
jittor_model.load_state_dict(dict)