pytorch 安装 torch安装2025

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分类专栏： pytorch知识宝典 python基础 文章标签： pytorch 深度学习 python
于 2018-08-02 10:03:14 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/81353366
本文介绍了如何从PyTorch官网安装最新版本及通过下载历史版本的whl文件安装，包括不同CUDA版本的选择，如1.7.1支持CUDA11.0和10.1，以及1.8.1支持CUDA10.2。提供pip安装命令，并提示使用-f参数确保下载成功。

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引用functional 

linux服务器会自动安装cuda，但是nvcc版本还是旧版本

国内镜像cuda版安装：

nvcc 是12.2 ，但是torch没有对应的12.2 ，怎么安装torch？

查看torch cuda版本：

测试cuda版本，float8_e4m3fn是否可用：

_ignored_ops 版本要求  2.1.2不支持

下载历史版本whl，可以选cuda版本：

引用functional 

import torch.nn.functional as torch_F

linux服务器会自动安装cuda，但是nvcc版本还是旧版本

pip install torch==2.2.0 torchvision==0.17.0 --index-url https://download.pytorch.or

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pytor
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### PyTorch 使用指南 #### 动态图机制与自动微分 PyTorch 是一种灵活的深度学习框架，其核心特点是动态计算图。这意味着开发者可以在运行时修改模型结构并利用控制流（如 `if` 或 `while`），从而实现更加复杂的神经网络设计[^1]。 #### 张量基础 张量是 PyTorch 中的核心数据结构，类似于 NumPy 数组，但它具有更强的功能支持，比如 GPU 加速运算。几乎所有 PyTorch 的计算和数据处理都依赖于张量的操作[^3]。下面是一个简单的张量创建与操作示例： ```python import torch # 创建一个形状为 (2, 3) 的随机张量 tensor = torch.rand((2, 3)) print(tensor) # 将张量移动到 GPU 上（如果可用） device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') tensor_on_gpu = tensor.to(device) print(tensor_on_gpu) ``` #### 自动微分功能 PyTorch 提供了强大的自动微分工具链，使得梯度计算变得简单高效。通过 `.requires_grad_()` 方法可以启用张量的梯度跟踪功能，进而完成反向传播过程。以下是一段演示代码： ```python x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True) y = x ** 2 + 3 * x + 1 y.backward() print(x.grad) # 输出 y 对 x 的导数 ``` #### 模型定义与训练流程 在 PyTorch 中构建自定义模型通常继承 `nn.Module` 类，并重写其中的 `forward` 函数来描述前向传播逻辑。随后可以通过优化器更新参数完成整个训练循环。这里给出一段典型的训练代码模板： ```python import torch.nn as nn import torch.optim as optim class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.fc(x) model = SimpleModel() criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(10): # 训练轮次 inputs = torch.randn(5, 10) # 随机生成输入数据 labels = torch.randn(5, 1) # 随机生成标签 optimizer.zero_grad() # 清零梯度 outputs = model(inputs) # 前向传播 loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失 loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 更新权重 ``` #### Faster R-CNN 实现案例 对于目标检测任务，Faster R-CNN 是一种经典的算法，在 PyTorch 社区中有成熟的开源实现可供参考[^2]。该项目提供了详细的文档和支持脚本帮助用户快速上手。 ---
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