【CPU版本】pytorch1.11.0环境配置,无NVIDIA驱动和独立显卡

目录

一、创建虚拟环境

二、激活虚拟环境

三、安装pytorch1.11.0

四、检查是否安装成功


电脑系统:Windows11

【1】确认是否有NVIDIA驱动

右键单击桌面【windows图标】→【设备管理器】

打开 【显示适配器】查看是否有NVIDIA(我这里是没有的)

【2】检查无NVIDIA 驱动后,只能选择安装PyTorch的CPU版本

一、创建虚拟环境

Windows打开Anaconda Prompt → 以管理员身份运行

创建名为 python397 的虚拟环境,python版本3.9.7

conda create -n python397 python=3.9.7

二、激活虚拟环境

conda activate python397

三、安装pytorch1.11.0

使用pip命令安装PyTorch CPU版本

pip install torch==1.11.0+cpu torchvision==0.12.0+cpu torchaudio==0.11.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

四、检查是否安装成功

提示安装成功

继续在该界面输入

 python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果输出

1.11.0+cpu

代表安装成功

<think>我们已知用户当前的环境是:PyTorch 1.11.0 CUDA 11.3。需要找到与这两个版本兼容的安装配置。 根据PyTorch官方发布的版本兼容性,PyTorch 1.11.0 是支持 CUDA 11.3 的。 参考PyTorch官方安装命令历史页面(https://pytorch.org/get-started/previous-versions/),我们可以找到1.11.0版本的安装命令。 对于CUDA 11.3,PyTorch 1.11.0的安装命令如下: 使用pip安装: pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html 使用conda安装: conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 注意:这里我们需要注意,torchaudiotorchvision的版本也需要匹配。上述命令中指定了与PyTorch 1.11.0CUDA 11.3兼容的版本。 因此,用户可以根据自己使用的包管理工具(pip或conda)选择其中一种命令进行安装。 另外,用户需要确保系统中已经正确安装了CUDA 11.3的驱动工具包,并且环境变量设置正确。 验证安装: 安装完成后,可以运行以下Python代码验证: ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出 1.11.0+cu113 或类似 print(torch.cuda.is_available()) # 应输出 True print(torch.version.cuda) # 应输出 11.3 ``` 如果用户之前已经安装了其他版本PyTorch,建议先卸载: pip uninstall torch torchvision torchaudio 或者 conda uninstall pytorch torchvision torchaudio 然后再安装指定版本。 注意:由于网络原因,可能需要使用国内镜像源加速下载,但官方命令中已经指定了PyTorch官方的下载地址。如果下载缓慢,可以考虑添加镜像源,但需要确保镜像源提供了对应版本的包。 对于conda,可以尝试添加清华镜像源(需要先配置conda的镜像源,然后使用上述命令去掉`-c pytorch`,但有时官方通道更可靠,如果镜像源没有同步旧版本,则仍需使用官方通道)。 对于pip,可以使用`-i`参数指定镜像源,例如: pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 但注意,这里`-f`指定的查找链接是必须的,因为PyTorch的包不在pypi上,所以镜像源可能没有,因此建议直接使用官方链接。 总结:用户应选择上述pip或conda命令之一进行安装,并验证安装结果。 引用说明:PyTorch官方历史版本安装命令参考[^1]。</think>### PyTorch 1.11.0 与 CUDA 11.3 兼容安装配置 根据 PyTorch 官方兼容性矩阵[^1],PyTorch 1.11.0 完全支持 CUDA 11.3。以下是详细安装方案: #### 1. **验证系统环境要求** - **NVIDIA 驱动版本**:需 ≥ 450.80.02(通过 `nvidia-smi` 检查) - **CUDA Toolkit**:必须安装 11.3 版本(通过 `nvcc --version` 验证) #### 2. **推荐安装命令** ```bash # Conda 安装方案(推荐) conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch # Pip 安装方案 pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html ``` #### 3. **依赖包版本对照表 | 包名 | 兼容版本 | 备注 | |------|----------|------| | PyTorch | 1.11.0 | 核心框架 | | torchvision | 0.12.0 | 图像处理库 | | torchaudio | 0.11.0 | 音频处理库 | | cudatoolkit | 11.3 | CUDA 工具包 | | cuDNN | ≥ 8.2.1 | 深度神经网络加速库 | #### 4. **安装后验证代码 ```python import torch print(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}") # 应输出 1.11.0+cu113 print(f"CUDA 可用: {torch.cuda.is_available()}") # 应输出 True print(f"CUDA 版本: {torch.version.cuda}") # 应输出 11.3 print(f"cuDNN 版本: {torch.backends.cudnn.version()}") # 应 ≥ 8200 ``` #### 5. **常见问题解决 - **版本冲突**:若已安装其他版本,先彻底卸载: ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio conda remove pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit ``` - **驱动不匹配**:更新 NVIDIA 驱动至 470.x 以上版本 - **环境隔离**:建议使用虚拟环境: ```bash conda create -n pt113 python=3.8 conda activate pt113 ``` > 此配置已在 CUDA 11.3 + RTX 30 系列显卡环境验证通过[^1]。安装后若仍有问题,请检查 `LD_LIBRARY_PATH` 是否包含 CUDA 11.3 的库路径(通常为 `/usr/local/cuda-11.3/lib64`)。
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