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PyTorch 2.5

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PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

### 安装 PyTorch 的三种方式 PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架,支持多种安装方式,包括使用 `pip`、`conda` 或者从预编译的 `.whl` 文件手动安装。以下是具体的安装方法: --- #### 使用 pip 安装 PyTorch 推荐使用 `pip` 安装 PyTorch,适用于大多数用户。可以根据自己的硬件环境(如是否使用 CUDA)选择合适的命令。 ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` 如果使用的是 CPU 版本,可以使用以下命令: ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio ``` 在执行命令之前,请确保已经正确配置了 Python 环境,并且 `pip` 版本是最新的。同时,注意 PyTorch、`torchvision` 和 CUDA 的版本匹配问题,以确保安装顺利进行 [^2]。 --- #### 使用 conda 安装 PyTorch 如果你使用的是 Anaconda 或 Miniconda,可以通过 `conda` 命令安装 PyTorch。这种方式适合需要管理多个虚拟环境的用户。 1. 打开终端或命令行工具。 2. 创建一个新的虚拟环境(可选): ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` 3. 安装 PyTorch: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch ``` 如果你使用的是 CPU 版本,可以省略 `cudatoolkit`: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch ``` 通过 `conda` 安装可以自动处理依赖关系,并确保版本兼容性 [^3]。 --- #### 从 PyTorch 官方网站手动下载并安装 如果网络条件较差,可以从 [PyTorch 官方网站](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html) 手动下载 `.whl` 文件进行安装。 1. 访问 [PyTorch 官方 wheel 文件页面](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)。 2. 根据你的操作系统、Python 版本、CUDA 版本选择合适的 `torch` 和 `torchvision` 安装包。 3. 下载完成后,使用 `pip` 进行本地安装: ```bash pip install torch-<version>-cp<python_version>-cp<python_version>-win_amd64.whl pip install torchvision-<version>-cp<python_version>-cp<python_version>-win_amd64.whl ``` 请确保下载的版本与当前 Python 环境一致,以避免兼容性问题 [^1]。 --- #### 安装注意事项 - **版本匹配**:确保 PyTorch、`torchvision` 和 CUDA 的版本一致,否则可能导致运行时错误。 - **虚拟环境**:建议使用虚拟环境(如 `venv` 或 `conda`)来管理项目依赖,避免全局环境的污染。 - **CUDA 支持**:如果你使用的是 NVIDIA GPU,确保已安装合适的 CUDA 驱动,并选择支持 CUDA 的 PyTorch 版本。 --- #### 示例代码:验证安装 安装完成后,可以通过以下代码验证 PyTorch 是否安装成功,并检查是否能够访问 GPU: ```python import torch # 检查 PyTorch 版本 print("PyTorch Version:", torch.__version__) # 检查是否支持 CUDA print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available()) # 如果支持 CUDA,输出当前设备信息 if torch.cuda.is_available(): print("Current Device:", torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())) ``` ---
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