ubuntu windows cpu pip 安装 pytorch

最新推荐文章于 2025-06-01 15:42:12 发布
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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

 

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最好先创建一个虚拟环境，因为如果在同一环境，升级某一个包可能会导致另一个包无法使用，比如 a的包是1.0，b的包是1.0依赖a的1.0，然后a升级为1.1，b可能无法使用。在不影响主机系统设置的情况下，在虚拟环境中安装软件包。首先需要配置 环境 需要安装 cuda。在虚拟环境下安装 pytorch。
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pip——最简单的PyTorch安装方法，不需要conda，适合小白
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在Python中，PyTorch库的重要性取决于你的项目需求和个人兴趣。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了易于使用的API和强大的功能，使得构建和训练神经网络变得相对简单。因此，如果你打算从事深度学习或机器学习相关的项目，安装PyTorch库是很有必要的。关于是否安装GPU版本的PyTorch，这取决于你的硬件条件和项目需求。GPU版本的PyTorch能够利用图形处理单元（GPU）的并行计算能力来加速神经网络的训练和推理过程。
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2.官网cuda下载11.1（符合自己电脑版本）同时顺便下载cudnn。就是在官网上把安装包下载到本地路径在pip 下载。在pycharm选中Python.exe环境输入。1.官网下载3.10.6Python版本。直接双击exe文件 自定义安装。3.镜像源（增加下载速度）可修改路径，建议不要。
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利用pip 安装PyTorch
03-28
<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的安装流程。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 ```
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