ubuntu windows cpu pip 安装 pytorch

本文提供了一种简便的PyTorch安装方法,适合使用CPU的Ubuntu或Windows系统。通过官方首页选择稳定版、pip安装方式及Python版本,无需额外配置CUDA,即可获取安装代码,整个过程快速且直接。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在安装pytorch之前    看到网上一堆 教程  什么 cuda  什么 anaconda

繁琐= =  

简单点   CPU  ubuntu  Pytorch    或者  CPU  windows  Pytorch  

安装过程  直接官网首页  说的明明白白     

只需要点击自己想要的   

stable  稳定版

linux

pip

python3.5

cuda:选择none

自动给你安装代码  安装就行了   不过可能会有点时间,需要等待下

注:刚开始下,上面显示11个小时,吓住我了 ,然后我去上个厕所  回来发现,突然飞快的下载 ! 

       原因不详,5-10分钟 就ok

pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision

这是  官网给的代码  

安装完毕后,测试

import torch

import torchvision

x = torch.rand(5, 3)
print(x)

得到一个tensor结果!

安装完成!

如果大家没有好的教程,

也建议大家  直接看官网教程  来学习pytorch

 

<think>好的,用户想通过pip安装PyTorch,并且需要版本和系统兼容性的详细信息。首先,我得回想一下PyTorch安装流程。记得PyTorch官网有根据系统、CUDA版本等生成安装命令的工具,可能需要引导用户去官网选择适合自己的选项。另外,用户提到的是pip安装,所以不需要conda的命令。 然后,我需要考虑系统兼容性。不同的PyTorch版本支持不同的CUDA版本和操作系统。比如,最新的稳定版可能支持CUDA 11.7或12.1,同时也有CPU-only的版本。需要提醒用户检查自己的显卡驱动是否支持所需的CUDA版本,或者是否需要安装CPU版本。 接下来,用户可能需要具体的安装命令示例。例如,针对Linux或Windows的不同情况,或者不同的CUDA版本,给出对应的pip命令。比如,对于CUDA 12.1,命令是`pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121`,而CPU版本则是另一个URL。 还要注意Python版本的要求。PyTorch通常支持较新的Python版本,比如3.8及以上。需要提醒用户确保他们的Python版本符合要求,否则可能需要升级Python或者选择旧版的PyTorch。 另外,安装后的验证步骤也很重要。建议用户安装完成后运行`import torch`和`torch.cuda.is_available()`来检查是否安装成功以及CUDA是否可用。如果用户遇到问题,可能需要检查pip版本、网络连接,或者是否有冲突的包。 关于引用,用户提供的参考内容提到容器镜像中的PyTorch安装在conda环境里,但用户需要的是通过pip安装,所以可能不需要涉及conda。不过,可以提到如果有conda环境,也可以选择conda安装,但用户明确要求pip,所以重点放在pip的步骤上。 最后,生成相关问题的时候,要围绕安装过程中可能遇到的常见问题,比如版本选择、依赖冲突、验证安装、系统兼容性检查等。这样用户如果有进一步的问题,可以引导他们到这些相关问题中寻找答案。</think>### 如何通过pip安装PyTorch(含版本与系统兼容性说明) #### 1. **安装前的系统兼容性检查** - **操作系统**: PyTorch支持Windows、Linux和macOS。不同版本对系统要求略有差异,例如: - Windows 10/11(需支持CUDA的NVIDIA显卡) - Linux(推荐Ubuntu 18.04+) - macOS 10.15+(仅支持CPU版本) - **Python版本**: 要求Python 3.8及以上(推荐Python 3.8-3.11) - **CUDA支持**: 根据显卡驱动选择对应CUDA版本(如CUDA 11.8/12.1)或选择CPU版本[^1]。 #### 2. **通过pip安装PyTorch的命令** 根据硬件和系统选择对应命令: - **CUDA 12.1版本**(需NVIDIA驱动535+): ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` - **CUDA 11.8版本**(需NVIDIA驱动450+): ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` - **CPU版本**(无独立显卡或需跨平台兼容): ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` #### 3. **验证安装** ```python import torch print(torch.__version__) # 输出版本如2.1.0 print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示CUDA可用 ``` #### 4. **常见问题与兼容性提示** - 若安装失败,尝试升级pip:`pip install --upgrade pip` - 若系统无NVIDIA显卡,必须选择CPU版本 - 特定历史版本可通过指定URL安装,例如: ```bash pip install torch==1.13.0+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值