安装pytorch

本文详细介绍了如何使用conda进行环境配置,包括显示所有配置、取消开机自动激活base环境的方法,以及PyTorch的离线安装过程。同时,提供了清华大学镜像源的使用方法和虚拟环境安装技巧。

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conda config --show

显示所有conda配置

https://docs.continuum.io/anaconda/user-guide/troubleshooting/

  1.  先下载——https://conda.anaconda.org/pytorch/win-64/pytorch-1.1.0-py3.7_cuda100_cudnn7_1.tar.bz2,解压该压缩文件到你的盘符下anaconda路径下pkgs文件中(如:D:\application\Anaconda3\pkgs)
  2. 先用 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch 安装,它会先安装torchvision cudatoolkit=10.0这俩,待安装pytorch时就退出去
  3. 由于已经有pytorch的解压文件,在离线安装 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0  --offline单独离线安装pytorch这一个命令可能出现安装后import torch时找不模块(from torch._C import * ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。),怀疑是由于单独安装没有依赖文件相关信息的同步记录
  4.  
 
### PyTorch 安装教程 #### 创建并激活 Conda 虚拟环境 为了确保最佳兼容性和隔离开发环境,在安装 PyTorch 前建议先通过 Anaconda 创建一个新的 Python 环境。这可以通过命令行工具完成: ```bash conda create --name pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` #### 获取适用于系统的 PyTorch 配置指令 访问官方推荐页面来获取适合特定硬件配置(CPU/GPU)、操作系统以及 CUDA 版本的安装命令[^1]。 对于大多数用户而言,默认选项通常是最优选择;但对于拥有 NVIDIA 显卡并希望利用 GPU 加速计算能力的情况,则应特别注意匹配正确的 CUDA/ cuDNN 版本。 #### 使用 conda 安装 PyTorch 及其依赖项 一旦决定了具体的安装参数,就可以执行相应的 `conda install` 或者 `pip install` 指令来进行软件包部署。这里以 conda 方式为例说明如何一次性安装 PyTorch、torchvision 和 torchaudio 这三个核心组件: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 请注意上述命令中的 `cudatoolkit=11.3` 参数需依据个人计算机上的实际 CUDA 版本来调整。 #### 验证 PyTorch 是否正确安装 最后一步是在 Python 解释器内部运行简单的测试脚本来确认 PyTorch 已经被成功加载并且能够识别到可用设备(如GPU)。可以尝试如下代码片段进行验证: ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果一切正常的话,这段程序应该会打印出当前使用的 PyTorch 版本号,并返回 True 表明存在可工作的 CUDA 设备支持[^2]。
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