基于Windows平台的PyTorch版本安装

最新推荐文章于 2025-01-15 03:16:40 发布
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分类专栏： PyTorch
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本文详细介绍了在Windows环境下通过pip方式安装PyTorch的具体步骤，包括选择合适的PyTorch版本、配置CUDA支持以及激活虚拟环境等关键环节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

安装平台：Windows

PyTorch安装网址：https://pytorch.org/
在这里插入图片描述
PyTorch Build：选择的Stable
操作系统：选择的Windows；（根据自己的服务器系统选择）
安装方式：选择的pip；（第一次安装使用conda方式，没有安装成功）
语言：Python
CUDA：要带GPU加速的话，可以选择。（需要NVIDIA显卡）
在这里插入图片描述
配置完成之后，复制上述指令。
打开cmd，激活需要安装torch的环境（conda activate 环境名），粘贴上述指令pip install torch===1.5.0 torchvision===0.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，按下Enter运行安装。
在这里插入图片描述

Windows下Pytorch入门深度学习环境安装与配置（CPU版本）
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包含环境配置中各个软件的作用以及它们之间的关系（Python、库/包/package/library、PyTorch/Tensorflow、Anaconda、PyCharm、显卡GPU，驱动）、Windows下判断有无 NVIDIA GPU、Windows下安装 Pytorch（下载安装 Anaconda、利用conda/pip 安装PyTorch——创建虚拟环境、在其上安装PyTorch的四种方法、验证pytorch是否安装成功、安装PyCharm并进行环境配置）、如何给下载的项目配置合适的虚拟环境
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2、运行并选择安装路径，等待安装完成。TIPS：我们做python项目时要养成良好的习惯，不同的python项目要采取不同的python虚拟环境，不同的虚拟环境之间相互隔离，python版本和包均不共用。安装cpu版的pytorch参考步骤1，4，如果自己电脑上有gpu,就安装gpu版的pytorch，参考步骤1，2，3。我的是CUDA11.4，所以我选择的是第一个。等待下载完成后进行解压，得到一个cuda文件夹，进入之后，全选，复制到之前CUDA所安装的文件夹下，有重复的进行替换即可。
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安装pytorch Pytorch官网：https://pytorch.org/get-started/locally/ 在官网根据自己的电脑配置选择需要的pytorch版本，然后将最后一栏Run this Command中的指令复制，在cmd命令行粘贴该指令运行就可安装。但是安装速度太慢，经常安装不成功。 （1） pytorch选择指标 PyTorch Build：默认选择stable稳定版 ...
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### 如何在 Windows 上安装 PyTorch GPU 版本 #### 使用 Conda 安装 PyTorch 和 CUDA 工具包 为了确保兼容性和简化依赖管理，推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来创建虚拟环境并安装所需的库。通过 `conda` 命令可以方便地获取预编译好的 PyTorch 及其相关组件。 ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 这条命令会自动下载适合当前系统的 PyTorch GPU 版本以及对应的 CUDA 工具包版本[^2]。 #### 配置系统环境变量 对于某些情况可能还需要手动设置一些环境变量以便让 Python 能够找到 NVIDIA 的工具链。具体来说就是把 CUDA 的 bin 文件夹加入到 PATH 中： - 添加如下路径至系统的环境变量（注意替换为实际安装位置）： ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X\bin ``` 这一步骤有助于解决潜在的找不到动态链接库的问题[^3]。 #### 测试安装是否成功 完成上述操作之后就可以编写简单的测试脚本来确认一切正常工作了。下面是一个用于检测是否有可用 GPU 设备的小例子： ```python import torch from transformers import BertModel, BertTokenizer if torch.cuda.is_available(): print("PyTorch GPU 环境搭建成功！") else: print("PyTorch GPU 环境搭建失败，请检查安装步骤。") device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model_name_or_path = "bert-base-chinese" tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = BertModel.from_pretrained(model_name_or_path).to(device) text = "你好世界" encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt').to(device) output = model(**encoded_input) print(output.last_hidden_state.shape) ``` 这段代码不仅验证了 PyTorch 是否能够访问 GPU ，同时也加载了一个基于 BERT 的模型实例来进一步检验整个流程是否顺畅[^1]。
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