【安装CPU版本的torch】

最新推荐文章于 2025-10-25 21:27:36 发布
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#深度学习 #pytorch #python

文章讲述了如何在CUDA算力不足的情况下，通过在conda虚拟环境中下载并安装CPU版本的PyTorch1.7.0，以及验证安装的步骤，包括导入torch并打印版本信息。
部署运行你感兴趣的模型镜像

安装CPU版本的torch

需求概述

目前在做预测任务，但是cuda算力不足以运行模型，因此想用cpu进行运行，那就需要cpu版本的torch
在之前已经安装过cuda版本的torch
因此自己已经知道我需要安装的torch版本是1.7.0+的
那么我去conda创建虚拟环境，然后在下面网址找到cpu版本的torch轮子，注意自己需要的python版本是什么
https://download.pytorch.org/whl/torch/
接着在创建的虚拟环境中pip install 轮子
就完成了

验证

在命令行输入python（注意一定要在自己创建的环境中）
然后
‘’’
import torch
print(torch.version)
‘’’

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如何安装cpu版本的torch
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<think>好的，用户需要安装CPU版本的PyTorch，但不同操作系统的安装方法可能不同。我需要先整理现有的引用资料，看看有哪些信息可用。 根据引用[1]、[2]、[3]，安装CPU版本的PyTorch主要使用conda命令，但不同系统需要注意版本和镜像源的问题。特别是引用[3]提到在Windows系统下使用Anaconda时，需要删除-c pytorch参数以避免从官方源下载，转而使用镜像源加快速度。这可能适用于国内用户，比如清华源或中科大源。 接下来，用户需要不同操作系统的安装方法，所以需要分Windows、Linux、macOS三个部分。但引用中没有明确提到macOS的情况，可能需要推断或建议通用方法。比如，conda命令在不同系统下可能相同，但需要确认是否支持。 另外，引用[4]提到torchtext的安装，虽然用户的问题是关于PyTorch CPU版的，但可能在安装其他库时也有类似的注意事项，可以提及。 需要检查每个步骤是否正确，比如conda安装命令是否正确，是否需要指定版本号。引用[1]中的命令是具体版本，而用户可能需要最新版本，因此需要给出两种情况的示例：指定版本和安装最新版。 还要注意pip安装方法，虽然引用中没有详细说明，但用户可能也想知道pip的安装方式。例如，PyTorch官网可能提供pip的命令，但需要确认是否支持CPU-only。例如，pip install torch==1.0.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html这样的命令是否适用。 此外，验证安装是否成功的部分很重要，用户可能需要指导如何检查PyTorch是否安装正确，并确认使用的是CPU版本。例如，运行Python代码检查torch.cuda.is_available()是否为False。 总结步骤：分操作系统说明conda和pip的安装方法，注意镜像源的使用，验证安装，以及常见问题处理。</think>### 不同操作系统安装CPU-only版本PyTorch的方法 #### **1. Windows系统安装** **方法一：使用Conda安装（推荐）** - 打开Anaconda Prompt，创建并激活虚拟环境（可选）： ```bash conda create -n pytorch_cpu python=3.8 conda activate pytorch_cpu ``` - **安装最新版PyTorch（CPU）**： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 若下载速度慢，可改用国内镜像源（需删除 `-c pytorch`）： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly ``` - **安装指定版本PyTorch（示例为1.0.1）**： ```bash conda install pytorch-cpu==1.0.1 torchvision-cpu==0.2.2 cpuonly -c pytorch ``` **方法二：使用pip安装** - 访问[PyTorch官网](https://pytorch.org/)，选择对应版本生成安装命令。例如： ```bash pip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` #### **2. Linux系统安装** 步骤与Windows类似，但需注意系统依赖： - 安装前建议更新系统包： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade ``` - 后续Conda或pip命令与Windows一致。 #### **3. macOS系统安装** macOS仅支持CPU版本，默认安装即CPU-only： - Conda安装命令： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch ``` - pip安装命令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` --- #### **验证安装是否成功** 运行Python解释器，输入以下代码： ```python import torch print(torch.__version__) # 查看版本 print(torch.cuda.is_available()) # 应输出False（表示未使用GPU） ``` --- #### **常见问题解决** 1. **下载速度慢** 更换Conda镜像源（如清华源）或pip镜像源（如阿里云）[^3]。 2. **依赖冲突** 建议在虚拟环境中安装，避免影响全局环境[^2]。 3. **版本不兼容** 检查Python版本与PyTorch的对应关系，例如PyTorch 1.13需Python≥3.7[^1]。 ---
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