anaconda安装pytorch cpu版

最新推荐文章于 2024-10-19 23:21:52 发布
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#深度学习

博客介绍了使用Anaconda安装Pytorch CPU版的相关内容，包括搜索包、将包安装到指定环境以及删除包的操作，为相关技术人员提供了安装指导。
部署运行你感兴趣的模型镜像

anaconda安装pytorch cpu版

搜索包

anaconda search -t conda jieba
anaconda show pytorch/pytorch-cpu

安装包到指定环境

conda install -n root --channel https://conda.anaconda.org/pytorch pytorch-cpu

删除包

conda remove -n root pytorch-cpu

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在Anaconda中安装CPU版本的PyTorch可以通过以下步骤完成： 1. **配置镜像源** 为了提高下载速度，可以将conda的镜像源设置为国内的镜像，例如清华大学的镜像。通过以下命令添加清华大学的镜像源： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main ``` 如果需要添加额外的镜像源，也可以添加其他通道，例如： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free ``` 添加完成后，可以通过以下命令查看当前的镜像源配置： ```bash conda config --show channels ``` 2. **创建虚拟环境** 推荐为PyTorch创建一个新的虚拟环境以避免依赖冲突。例如，创建一个名为`pytorch_cpu`的环境并指定Python版本： ```bash conda create -n pytorch_cpu python=3.8 ``` 创建完成后，激活该环境： ```bash conda activate pytorch_cpu ``` 3. **安装CPU版本的PyTorch** 在激活的环境中，使用以下命令安装适用于CPU的PyTorch版本。该命令会从PyTorch官方渠道安装核心库`pytorch`、`torchvision`（提供常用数据集和模型）以及`torchaudio`（音频处理支持）： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 这里`cpuonly`标志确保安装的是仅支持CPU的版本，而不是默认包含CUDA支持的版本。 4. **验证安装** 安装完成后，可以通过Python交互式环境验证PyTorch是否安装成功。运行以下命令： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 应该输出False，因为安装的是CPU版本 ``` 如果输出了PyTorch的版本号，并且`torch.cuda.is_available()`返回`False`，则表示安装成功。 5. **环境配置与使用** 安装完成后，可以将该环境集成到开发工具中，例如PyCharm或VSCode。在PyCharm中，可以指定Anaconda环境路径（例如`D:\pycharm_Project\scikitproject\env`）作为项目的解释器路径，以便使用已安装的PyTorch库[^4]。 ### 常见问题与注意事项 - **镜像源选择**：如果遇到下载速度慢的问题，可以尝试切换到其他镜像源，例如中科大的镜像源（`https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main`）。 - **环境隔离**：建议为不同的项目创建独立的虚拟环境，以避免不同项目的依赖冲突。 - **依赖管理**：安装PyTorch时，conda会自动处理依赖关系，但如果有特殊需求，可以手动安装特定版本的依赖包。
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