anaconda配置pytorch版本

1、前言

笔者按照腾讯元宝、豆包告诉我的，使用pip install直接安装，安装的都是CPU版本的，而且大概率不能成功识别。检验是否安装成功方法如下：

activate env               # 如果报错，则用 conda activate env
import torch
print(torch.__version__)   # 返回torch版本，末尾应当为+gpu
torch.cuda.is_available()  # 返回ture

如果是初学者，不限制pytorch版本的话，使用如下代码即可安装：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

最终的效果如下：

注意：似乎有朋友反应，使用清华源安装的pytorch是cpu版本的。我自己实验直接使用官网，下载速度其实还行。所以为了避免出问题，请按照我给出的代码进行下载，不要在后面加镜像源，慢点就慢点了。

2、特定版本的torch

如图，我们在GitHub上下载开源项目模型时，requirements.txt中往往会对torch版本有要求，如果版本不对的话，或许会在编译时遇到问题。尽管理论上讲应该能向上兼容，但以防万一，还是尽可能保证torch版本一致。

首先，需要登录pytorch官网下载.whl文件。官网地址如下：
download.pytorch.org/whl/torch/

网页中有相当多的文件，想要找到特定版本，请使用Ctrl+F查找。

需注意，要找到+cu的文件。这表示是使用cuda的。

我这里选择“torch-1.13.1+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl”文件，因为该文件表示cuda版本是11.7；python版本是3.9。我的cuda版本是12.7，理论上兼容11.7版本。

该whl文件下载到了路径“F:\Edge”下，因此，在anaconda中输入的代码即为：

pip3 install F:\Edge\torch-1.13.1+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

anaconda效果如图：

注意：在配置完成后，要检查安装torchversion、torchaudio是否会存在冲突，如果有冲突，要使用pip3 install XX==XX来控制其版本。

（不确定版本的话，可以问问豆包）

3、只使用代码安装（autodl）

安装时，torch版本可去官网查询：Previous PyTorch Versions | PyTorch

找到对应pytorch版本，即可安装，该方法适用于autodl。