pytorch 各种whl的下载安装地址

该页面提供了PyTorch的稳定版本下载链接,其中cu100对应CUDA10.0版本,而cp36表示这些库适用于Python3.6环境。要确认自己的CUDA版本,可以在Anaconda环境下激活相应环境后,通过输入命令nvcc-V来查看。

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<think>好的,用户想通过.whl文件安装PyTorch,特别是GPU版本。我需要根据提供的引用内容整理出步骤。首先,用户提到官网的pip安装方式不行,所以需要手动下载.whl文件。根据引用[3],确定版本是关键,包括Python版本、CUDA版本和系统环境。 接下来,用户需要到PyTorch官网查找旧版本或指定版本的下载链接,或者第三方源,比如引用[2]中的例子。然后,下载对应的.whl文件,可能需要注意文件名中的版本号,如cu118表示CUDA 11.8,cp311对应Python 3.11。 下载完成后,使用pip安装本地的.whl文件,命令是pip install 文件名.whl。安装后需要验证是否成功,特别是GPU是否可用,可以通过torch.cuda.is_available()来检查。另外,用户可能遇到依赖问题,需要安装其他库如torchvision和torchaudio,同样通过.whl文件安装。 需要提醒用户注意版本兼容性,比如Python、CUDA和PyTorch版本是否匹配。如果安装失败,可以尝试更换版本或检查系统环境。同时,建议用户参考提供的引用链接中的具体步骤,确保每一步都正确执行。</think>### 通过.whl文件安装PyTorch的步骤 1. **确定安装版本** - 根据Python版本、CUDA版本和操作系统选择对应的.whl文件。例如: - Python 3.11对应`cp311` - CUDA 11.8对应`cu118` - Windows系统对应`win_amd64` 文件命名示例:`torch-2.0.0+cu118-cp311-cp311-win_amd64.whl`[^2][^3]。 2. **下载.whl文件** - 从PyTorch官网的[历史版本页面](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)或第三方镜像源下载文件[^1]。 3. **本地安装** 在命令行中进入.whl文件所在目录,执行: ```bash pip install 文件名.whl ``` 例如: ```bash pip install torch-2.0.0+cu118-cp311-cp311-win_amd64.whl ``` 安装完成后,重复此步骤安装`torchvision`和`torchaudio`的对应版本[^2]。 4. **验证安装** ```python import torch print(torch.__version__) # 输出PyTorch版本 print(torch.cuda.is_available()) # 检查GPU是否可用 ```
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