Anaconda 3.4.3安装Pytorch 出错，找不到package

最新推荐文章于 2025-06-18 14:11:04 发布
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分类专栏： 软件安装问题
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Vincent_zbt/article/details/86604832
博主分享了在Anaconda环境下安装PyTorch遇到的问题及解决过程，包括使用conda和pip命令失败的情况，最终通过离线安装的方式成功解决问题。

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由于需要一个程序需要用到pytorch,所以准备安装一个，我安装的Anaconda，在网上搜了下安装方式，都比较简单，想想应该很容易就安装好。But!!! 出错了很多次
欢迎转载：https://blog.youkuaiyun.com/Vincent_zbt/article/details/86604832

首先，我按照conda 的安装步骤 输入 conda install pytorch
在这里插入图片描述
显然出错了，体势找不到包，然后我按照网上的教程输入conda install pytorch-cpu torchvision-cpu
同样提示找不到。

竟然网上找不到，可能是版本不同？我又去查了下，这次是按照Pytorch官网上的提示操作
在这里插入图片描述
我以为没问题的时候，还是提示我找不到。。。。
在清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64里我明明发现有这个安装包，但是他就是搜不到，而且这个路径我是添加到我的环境中的。
好吧，搜不到，我下下来再安装行了吧。
下载好了之后，打开 Prompt ,进入到包所在的目录，输入 conda install --offline package-name
结果它仍然去网上搜索了，根本没有安装这个包，我想是不是conda不行，于是有用pip试了下，结果提示找不到这个文件。。。好吧，我又去找资料，在https://stackoverflow.com/questions/41577527/conda-offline-install-update
我找到了答案。–offline 这个表示离线安装，但是不用这个命令，而直接用conda install package-name就可以实现本地安装。
搞不懂，记下来，写给同样出现问题的你们。。

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遇到这种问题很可能的原因是在Pychorm中创建工程时候选择的python解释器选择错误，如果自己的电脑上之前就有安装的python IDE，但是没有安装torch包，当选择这个解释器的时候就会出现找不到torch包。需要选择的时候使用Anaconda安装的python解释器。在Pychorm中的如下界面： Python Interpreter选中会显示所有安装可用的包，确保自己安装的包在这里里面可以显示才不会报错。 PS：CANN第三期训练营正在进行中，我目前主要研究的是这个方向，感兴趣的小伙伴.
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import torchModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘ Package pytorch conflicts for: torchvision -> pytorch[version='1.10.0|1.10.1|1.10.2|1.11.0|1.12.0|1.12.1|1.13.0|1.13.1|2.0.0|2.0.1|2.1.0|2.1.1|1.9.1|1.9.0|1.8.1|1.8.0|1.7.1|1.7.0|1.6.0|1.5.1'] to
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<think>好的，我现在需要帮助用户在不更换镜像源的情况下通过Anaconda3安装PyTorch。首先，用户已经提供了多个引用，其中提到了使用清华镜像源和可能遇到的网络问题，但用户明确要求不更改镜像源，所以必须找到其他方法。 首先，我需要回顾Anaconda安装PyTorch的常规方法。通常，用户会使用conda或pip命令，而为了加快下载速度，很多人会切换镜像源到国内的源，比如清华或中科大。但用户现在不想更换源，意味着他们可能使用默认的conda源，也就是国外的官方源。这可能导致下载速度较慢，甚至连接失败，尤其是在国内网络环境下。 接下来，我需要确定在不更改源的情况下如何正确安装。根据引用[3]和[4]，用户需要在Anaconda中创建虚拟环境，然后在其中执行安装命令。关键点在于正确获取PyTorch的安装命令，并且确保使用正确的渠道（比如pytorch官方渠道）。 查阅PyTorch官网（https://pytorch.org/），用户需要选择适合自己的安装选项，比如操作系统、包管理器（conda或pip）、CUDA版本等。生成对应的conda安装命令，例如： conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 这里，“-c pytorch”指定了使用pytorch的官方渠道，而不是默认的conda源。这可能有助于绕过镜像源的问题，直接从PyTorch的仓库下载。但需要注意，如果用户的网络连接国外服务器较慢，可能会影响安装速度或成功率。 另外，用户可能需要考虑是否使用pip安装，如引用[1]和[2]提到的，pip也是一种安装方式。虽然用户没有更换镜像源，但pip默认使用PyPI源，可能同样面临速度问题。不过，用户可以选择临时使用镜像源，例如在pip命令中添加参数： pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 但用户明确要求不更换源，所以可能不希望这样做。因此，更推荐使用conda命令并指定官方渠道。 接下来，用户需要创建虚拟环境，这在引用[3]和[4]中都有提到。创建环境可以避免依赖冲突，例如： conda create -n pytorch_env python=3.8 conda activate pytorch_env 然后执行conda安装命令。如果遇到网络问题，可能需要多次尝试或调整超时设置。此外，用户可能需要检查网络连接，比如代理设置或防火墙是否阻止了conda的连接。 总结步骤：创建虚拟环境，激活环境，使用官方渠道的conda命令安装，或者使用pip命令。用户需要权衡速度和成功率，可能需要耐心等待下载完成，或者尝试在网络状况较好的时段进行安装。 最后，生成相关问题时要围绕用户可能遇到的后续问题，比如安装失败怎么办，如何验证安装，CPU和GPU版本的区别等，以及性能优化和虚拟环境管理的问题。</think>### 在不更换镜像源的情况下通过Anaconda3安装PyTorch的步骤 #### 1. **创建独立虚拟环境** 为避免包冲突，建议在Anaconda中新建一个虚拟环境： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 # 创建名为pytorch_env的环境 conda activate pytorch_env # 激活环境 ``` #### 2. **直接使用官方渠道安装PyTorch** 在激活的虚拟环境中，运行从PyTorch官网获取的安装命令。例如，安装支持CUDA 11.3的版本： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge ``` 此处 `-c pytorch` 和 `-c conda-forge` 指定了官方仓库地址，无需依赖镜像源[^3][^4]。 #### 3. **验证安装是否成功** 打开Python解释器，输入以下代码检查PyTorch版本及GPU支持： ```python import torch print(torch.__version__) # 输出PyTorch版本 print(torch.cuda.is_available()) # 检查CUDA是否可用 ``` --- ### 注意事项 - **网络稳定性**：由于未使用国内镜像源，下载可能较慢或中断，建议在网络条件较好时操作。 - **超时问题**：若安装失败，可尝试增加超时限制（如 `--timeout 600`）或分步安装核心包（先装 `pytorch`，再装 `torchvision`）。 - **纯CPU版本**：若无NVIDIA GPU，可安装CPU版本： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` ---
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