pip、conda下如何下载、更新和删除pytorch

本文详细介绍如何在Ubuntu、CentOS、Mac上使用pip和conda更新Pytorch和torchvision,包括卸载、重新安装及查看版本的方法。同时,提供安装指定版本Pytorch的步骤。
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今天我们主要汇总如何使用使用ubuntu,CentOS,Mac更新Pytorch和torchvision,以及如何查看当前python版本。本教程只汇集如何使用pip,conda更新以及卸载Pytorch和torchvision,希望对您有所帮助!

一、更新Pytorch和torchvision

我们主要讲解如何所以pip,conda更新Pytorch和torchvision,这样你就可以使用ubuntu,CentOS,Mac更新Pytorch和torchvision
1、使用Pip更新Pytorch和torchvision

# 列举pip当前可以更新的所有安装包
pip list --outdated --format=legacy
# 更新pytorch和torchvision安装包
pip install --upgrade pytorch torchvision

2、使用conda更新Pytorch和torchvision

# 建议将其添加soumith为您的Anaconda(或Miniconda)的源服务器
#conda config --add channels soumith

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

conda config --set show_channel_urls yes

# 更新pytorch和torchvision安装包
conda update pytorch torchvision

3、卸载Pytorch重新安装

pip uninstall torch
二、如何安装指定版本Pytorch

使用conda安装指定版本

# 比如我们安装 v10.0
conda install pytorch=10.0 -c soumith

使用pip安装指定版本
python3版本

pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
三、卸载Pytorch

1、使用conda卸载Pytorch

conda uninstall pytorch
conda uninstall libtorch

2、使用pip卸载Pytorch

pip uninstall torch
四、如何查看当前pytorch版本

有时候我们想要知道当前的pytorch版本,我们可以使用如下代码打印出当前的版本:

python
>>>import torch
>>>print(torch.__version__)
五、查看pytorch对应的cuda版本
python

>>>import torch
>>>torch.version.cuda

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<think>好的,我现在需要帮助用户解决在Conda环境中通过PIP安装PythonPyTorch CPU版本,并使用清华镜像源的问题。首先,我需要理清楚用户的需求可能的步骤。 用户提到的是Conda环境,但想用PIP来安装,同时使用清华的镜像源。这涉及到两个部分:Conda环境的设置PIP源的配置。可能用户已经有一个Conda环境,或者需要新建一个。然后,他们想用PIP安装PyTorch的CPU版本,而不是GPU版本,所以安装命令需要对应正确的版本。 首先,我应该确认用户是否需要创建新的Conda环境。通常,使用Conda的话,会先创建环境,然后激活环境,再在环境中安装包。但用户可能已经有现有的环境,所以需要通用步骤。 然后,配置清华源。对于Conda来说,配置清华源可以加快安装Conda包的速度。但用户这里是想用PIP安装,所以可能需要同时配置Conda的源PIP的源?或者用户只需要配置PIP的源,因为用PIP安装PyTorch? 不过,用户的问题明确指出要通过PIP安装,但可能他们希望同时设置Conda的镜像源,以便其他包的安装更快。所以可能需要在回答中包含CondaPIP两者的清华源配置。 接下来,安装PythonPyTorch CPU版本。这里需要注意,Python通常是通过Conda安装的,当创建环境时指定Python版本,例如:conda create -n env_name python=3.8。但用户可能已经有一个环境,或者他们想用PIP来安装Python?这不太对,因为Python本身通常由Conda管理,而PIP用于安装Python包。所以这里可能用户是想在Conda环境中,用PIP安装PyTorch的CPU版本,而Python版本是在创建Conda环境时指定的。 所以步骤可能包括: 1. 创建Conda环境并指定Python版本,使用清华的Conda源。 2. 激活环境。 3. 配置PIP的清华源。 4. 使用PIP安装PyTorch CPU版本。 现在,关于PyTorch的安装命令。PyTorch的官方安装命令通常包括-c pytorch或其他通道,但如果用户使用PIP安装,并且配置了清华的镜像源,应该可以直接用pip install torch torchvision torchaudio,但需要确认清华镜像源是否有这些包。清华的PyPI镜像源应该包含这些包,所以配置好PIP的全局镜像源后,直接安装即可。但PyTorch的CPU版本可能需要特定的版本说明,比如在PyTorch官网上,选择CPU版本会生成对应的pip命令,例如:pip install torch==1.9.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,但这样可能不会走清华源。所以用户可能希望完全通过清华源来安装,这时候需要确认是否有对应的CPU版本包在清华源中。 不过,可能清华的镜像源只是镜像了PyPI上的包,而PyTorch的官方发布在PyPI上也有CPU版本。例如,直接使用pip install torch torchvision torchaudio,当使用清华源时,应该能够自动下载CPU版本?或者是否需要额外参数? 这里可能需要澄清:PyTorch的PyPI上的包默认是CPU还是GPU?根据PyTorch官网,当通过pip安装时,会根据系统自动选择,但如果没有CUDA,则会安装CPU版本。或者可能需要明确指定版本。比如,在PyTorch官网的选择中,选OS、Package等,比如选pip、CPU,会给出命令:pip install torch torchvision torchaudio。所以可能用户只需要正常安装,而镜像源已经配置,就可以通过清华源下载这些包。 所以整体步骤应该是: 1. 配置Conda的清华源(如果用户需要创建新环境时用Conda安装Python,则配置Conda源可以加速Python的安装) 2. 创建Conda环境,指定Python版本 3. 激活环境 4. 配置PIP的清华源 5. 使用pip安装PyTorch CPU版本及相关包 另外,用户提到的是安装“python”pytorch”,但Python通常是在创建环境时由Conda安装的。例如:conda create -n myenv python=3.8。所以用户可能的问题在于如何正确设置镜像源,以便在创建环境安装包时使用清华源。 现在,我需要将这些步骤整理成清晰的指导,同时确保命令正确。 可能的步骤: 1. 配置Conda清华源:包括添加清华的Conda channels,设置显示通道URL。 2. 创建Conda环境并安装Python:使用conda create命令。 3. 激活环境。 4. 配置PIP清华源:使用pip config set global.index-url。 5. 使用pip安装PyTorch CPU版本:直接pip install torch torchvision torchaudio,或者需要其他参数? 需要验证PyTorch的安装命令是否在配置了清华源后正确安装CPU版本。例如,当执行pip install torch时,清华源会提供哪个版本?如果用户不需要GPU支持,那么安装的应该就是CPU版本。或者是否需要明确指定? 根据PyTorch官方文档,当通过pip安装时,默认会下载预编译的二进制文件,如果系统不支持CUDA,则会安装CPU版本。或者是否在PyPI上的torch包是CPU版本?可能需要进一步确认。 不过,根据经验,PyPI上的torch包在LinuxWindows上是CUDA版本的,而MacOS上是CPU版本。例如,在PyTorch官网上,当选择pip安装方式时,如果选择CUDA版本,会给出带有cuXXX标签的版本,否则给出CPU的。但可能用户需要明确指定版本。例如,对于CPU版本,在PyTorch官网上选OS=Linux, Package=pip, Compute Platform=CPU,得到的命令是: pip install torch torchvision torchaudio 所以,如果清华镜像源中有这些包,那么用户配置了清华源后,直接运行这个命令即可安装CPU版本。 综上,用户的步骤应该是: 1. 配置Conda清华源(如果用户需要创建环境时使用Conda安装Python) 2. 创建环境:conda create -n myenv python=3.8 3. 激活环境:conda activate myenv 4. 配置PIP清华源 5. 安装PyTorch CPU版本:pip install torch torchvision torchaudio 现在,确保这些步骤中的命令正确。例如,配置Conda清华源的命令是否正确?参考用户提供的引用,用户可能已经给出了一些配置命令: 引用中的conda配置清华源的命令是: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 所以这些需要包含在步骤1中。 而PIP的配置是: pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 所以步骤4就是这个命令。 接下来,安装PyTorch的命令就是普通的pip install,但用户需要确认安装的是CPU版本。例如,检查安装后的torch是否有cuda支持。不过,这可能超出了用户的当前问题范围,用户可能只需要正确的安装命令。 最后,需要生成相关问题,比如如何验证安装是否成功,如何检查PyTorch是否使用CPU,或者如何解决安装中的依赖问题等。</think>### 分步指南 #### 1. **配置Conda清华镜像源** 打开终端,依次执行以下命令添加清华源加速Conda下载: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 验证配置是否生效: ```bash conda config --show channels ``` 若输出包含清华源地址,则配置成功[^3]。 #### 2. **创建Conda环境并安装Python** 新建一个名为`myenv`的环境(Python版本按需替换,例如3.8): ```bash conda create -n myenv python=3.8 ``` 激活环境: ```bash conda activate myenv ``` #### 3. **配置PIP清华镜像源** 在激活的环境中配置PIP使用清华源: ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 验证配置: ```bash pip config list ``` 若输出包含清华源地址,则配置成功[^1]。 #### 4. **安装PyTorch CPU版本** 执行以下命令安装PyTorch及其相关库(CPU版本): ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 该命令会从清华镜像源自动下载CPU版本的PyTorch包。 #### 5. **验证安装** 在Python交互环境中输入以下代码检查PyTorch是否安装成功: ```python import torch print(torch.__version__) # 输出版本号,如1.9.0 print(torch.cuda.is_available()) # 输出False(表示当前为CPU版本) ``` --- ### 关键点总结 - **CondaPIP镜像分离配置**:Conda用于管理环境,PIP用于安装Python包,需分别设置镜像源。 - **PyTorch版本选择**:直接通过`pip install torch`会默认安装CPU版本(无CUDA依赖)[^2]。 - **环境隔离**:建议为每个项目创建独立Conda环境,避免依赖冲突。
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