pytorch最快的离线安装教程~10分钟完成,完不成我在线帮你~~

博主因学习需要安装PyTorch深度学习环境,分享安装方法。包括在英伟达官网下载CUDA及配套cudnn,从指定地址下载torch、torchaudio、torchvision的.whl文件,官网下载安装miniconda并创建新环境安装文件,最后验证环境。
部署运行你感兴趣的模型镜像

起因
前两天因为需要学习这方面知识,装环境装了比较久,装完发现只要10分钟!!

下面直接开始方法哈,话不多说!!

1、安装CUDA、下载方式:英伟达官网,根据你的需求下载

CUDA配套的cudnn 也是配套的,==官网下载即可。 ==
CUDA11.6地址:https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10

2、下载torch、torchaudio、torchvision .whl 文件

地址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
这里有坑
在这里插入图片描述
划重点:cu116 指的是CUDA版本11.6
torch-1.12.0指的是torch版本
cp38指的是 python 版本是3.8
win_64 大家都懂 windows64

接着同理下载:torchaudio、torchvision

下载后总共三个:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3、安装miniconda

官网下载后安装即可。

创建一个新环境:
下面的python=3.8版本 根据你的需要修改,pytorch 是一个名字,也可以修改

conda create -n PyTorch python=3.8

进入新环境:

conda activate PyTorch 

安装这三个文件即可,注意把后缀也带上,如下图
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4、最后就是验证环境啦~

在这里插入图片描述

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### PyTorch 2 离线安装教程 #### 准备工作 为了成功完成PyTorch 2的离线安装,需先确认目标机器的操作系统、CUDA版本以及Python环境。对于特定硬件配置下的CUDA兼容性问题,建议访问官方网站获取最新支持列表[^1]。 #### 下载所需文件 前往官方提供的历史版本页面寻找适用于当前系统的PyTorch 2离线包链接。针对不同操作系统(Windows, Linux)和编程语言解释器(如CPython 3.x系列),存在多种预编译二进制文件可供选择。特别提醒,在挑选过程中要注意匹配已有的CUDA驱动程序版本号[^2]。 #### 安装过程 一旦下载毕所需的`.whl`格式轮子文件之后,可以通过命令行工具执行如下操作来实现本地化部署: ```bash pip install torch-<version>-cp39-cp39-manylinux1_x86_64.whl ``` 这里假设使用的是Python 3.9环境下运行,并且已经预先安置好了相应的依赖项。值得注意的是,直接利用上述方法可能会触发自动解析并拉取其他必要的库件;然而这取决于具体场景和个人偏好设置[^3]。 另外一种方式是在全断网状态下依靠提前准备好的所有必需组件来进行一次性批量处理。此时应当确保包含了但不限于以下几类资源: - 主体框架本身; - 关联视觉计算扩展模块(torchvision等); - 可能涉及的数据加载辅助功能集(torchaudio之类) 最后一步则是验证安装成果的有效性,可通过简单测试脚本来检验是否能够正常调用GPU加速特性等功能[^4]。
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