离线安装配置GPU版本的pytorch虚拟环境

Today学习了吗_

已于 2023-03-18 17:51:35 修改

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文章标签： pytorch python 深度学习

于 2023-03-18 15:47:38 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_46215294/article/details/129636773

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文章介绍了如何使用conda命令清理无用的包，包括删除未使用的包、打包和清除所有安装包及缓存。接着，它指导读者检查CUDA版本并前往PyTorch官网寻找适配的torch和torchvision版本。对于离线安装，文章强调了下载对应CUDA版本的whl文件，并建议先安装torchvision，再安装torch，以避免安装顺序导致的问题。最后，验证安装是否成功是必要的步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

清理conda

通过 conda clean -p 来删除一些没用的包，这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方，并删除它们。

# 删除没有用的包
conda clean -p
# tar打包
conda clean -t
# 删除所有的安装包及cache
conda clean -y -all

配置pytorch虚拟环境

查看CUDA Version

nvidia-smi

进入pytorch官网查询适用的torch和torchvision版本

注：CUDA较于上步查询到的cuda version的最新版本即可；选择conda安装，不是pip

由此可见，官方推荐的适配版本是（py）torch=11.8，torchvision=11.8

离线安装链接，选择python = 3.8.2版本、对应本机系统（windows）、cuda=11.8的上述torch、torchvision

注：ctrl+F搜索cu118比较好找

torch安装包有亿点大，在下载空档建议先进行下一步

创建虚拟环境

查看已有环境

conda env list

创建python = 3.8.2的虚拟环境

conda create -n 环境名 python=X.X

我的：conda create -n pytorch3 python=3.8.2

激活虚拟环境并在其中安装whl文件

(1)激活、进入whl文件的下载路径

（2）安装whl文件

pip install xxx.whl

注意：⭐一定要先安装torchvision，后安装torch，因为前者后安装的话会覆盖掉已安装的cuda版本torch，并下载新的对应版本的cpu版本torch！！！

最后，验证一下有没有安装成功