使用pip安装pytorch遇到的问题

本文讲述了在安装PyTorch过程中遇到的ReadTimeoutError问题,作者分享了一种解决方案,即先用迅雷下载官方提供的轮子包,然后通过pip进行本地安装,并提供了检测安装成功及GPU兼容性的方法。

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1.普遍问题

使用pip在安装pytorch的过程中最难受的问题就是:pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='download.pytorch.org', port=443): Read timed out.

有时候甚至都下载到百分之八十或者九十了最后报了一个这种问题。

2.安装pip安装pytorch方法

经过尝试我找到了一个方法就是先把pytorch的轮子用迅雷下载好之后然后再安装。

步骤如下:首先在官网中选择pip安装pytorch并复制指令

然后在控制台粘贴指令并回车,重点就是这里会显示下载链接

将Dowloading这个下载链接复制,然后去迅雷,点击新建,然后将下载链接复制到上面。

立即下载之后将文件放在项目文件夹中,或者其他路径也行(这里我是放在了项目文件夹下)。

然后再在控制台中输入:pip3 install 文件路径。

3.检测是否安装成功

回车之后就安装成功啦,可以使用如下代码检测是否安装成功以及CUDA,GPU是否可用

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

显示版本号以及返回true则为成功。

### 关于 PyTorch 2.5.1 对 CUDA 12.8 的支持 目前可获得的信息表明,PyTorch 官方发布的版本与其兼容的 CUDA 版本之间存在严格的对应关系[^3]。根据已知的内容,PyTorch 的最新稳定版通常会适配较新的 CUDA 版本,但具体到 PyTorch 2.5.1 和 CUDA 12.8 的组合,尚未有官方文档明确指出其兼容性。 在引用中提到,PyTorch 的版本选择需依据特定 CUDA 版本来进行匹配,例如 CUDA 12.4 对应的是 torch=2.4 和 torchvision=0.19。然而,在当前时间点,CUDA Toolkit 已更新至 12.8 版本[^1],而 PyTorch 是否已经发布针对此版本的支持仍不确定。 为了验证这一假设,建议访问 PyTorch 的官方安装页面或查看 NVIDIA 开发者网站上的 TensorRT 支持矩阵以确认具体的依赖关系。如果未找到显式的说明,则可能意味着 PyTorch 当前并不完全支持 CUDA 12.8 或仍在开发阶段。 以下是基于上述分析的一个推荐实践方法: ```bash # 创建一个新的 Anaconda 虚拟环境并激活它 conda create -n pytorch_cuda python=3.10 conda activate pytorch_cuda # 尝试安装指定版本的 PyTorch (假定支持) pip install torch==2.5.1+cu128 torchvision==0.19.0+cu128 torchaudio==2.0.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 ``` 需要注意的是,以上命令中的 `torch==2.5.1+cu128` 是推测性的写法,实际可用性取决于 PyTorch 官方是否提供了该预编译二进制文件。 #### 结论 由于缺乏直接证据证明 PyTorch 2.5.1 明确支持 CUDA 12.8,因此无法断言两者的兼容性。用户应当密切关注 PyTorch 和 NVIDIA 的官方公告来获取最准确的结果。 ---
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