pyhon用conda下载pytorch遇到问题解决办法

最新推荐文章于 2025-09-17 16:24:30 发布
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#conda #pytorch #人工智能

本文指导如何在Anaconda中为PyTorch创建并激活Python虚拟环境，包括下载步骤，处理显卡版本匹配问题，以及解决清华镜像源停服时的配置调整。
部署运行你感兴趣的模型镜像

创建名字为pytorch的python虚拟环境

  1. 打开Anaconda Prompt
  2. 命令行conda create -n pytorch python=3.6创建虚拟环境
  3. 命令行conda activate pytorch 从base切换到pytorch环境

下载pytorch

  1. 查看自己显卡版本

  2. 去pytorch官网选择自己显卡对应的版本复制对应的下载命令
    在这里插入图片描述
    然后复制到pytorch的虚拟环境中。

下载pytorch遇到问题

一直循环在sovling envi中
问题出现原因：清华的镜像源停服
解决办法：conda config --remove-key channels

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conda 下载 pytorch
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使用conda下载pytorch可以按以下步骤进行： 1. 创建虚拟环境：打开Anaconda Prompt命令行，可使用`conda create -n pytorch python=3.6` 或 `conda create -n pytorch python=3.9` 等命令来创建虚拟环境，其中python版本可按需选择 [^1][^2]。 2. 激活虚拟环境：使用`conda activate pytorch` 命令从base切换到pytorch环境 [^1][^2]。 3. 确定显卡驱动安装：去英伟达官网下载对应型号驱动，填写对应信息后下载驱动，可选择Game Ready驱动或Studio驱动。安装完成后，通过win + R输入`nvidia - smi`查看cuda版本，下载cuda需要下载 <= 此版本的。比如cuda是12.7，就下载 <= 12.7版本的 [^4]。 4. 下载CUDA：去官网（CUDA官网下载地址）下载合适版本的CUDA，具体对应版本可参考【一文搞懂—防止踩坑】深度学习环境配置:CUDA、cuDNN、算力 和 PyTorch 版本选择、详细教程案例 [^4]。 5. 确定下载命令：在pytorch官网找到对应的版本与命令，例如`conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch - cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia` ；也可以根据自己的cuda版本，从官网PyTorch历史版本选择对应版本获取下载命令，如cuda11.8版本，可使用`pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118` ，但这里是pip命令，若要用conda可根据官网调整 [^3][^4]。 6. 安装pytorch：在Anaconda Prompt中执行相应的下载命令，中途可能需要输入y以继续，等待安装完成 [^4]。 ### 示例代码 ```bash # 创建虚拟环境 conda create -n pytorch python=3.8 # 激活虚拟环境 conda activate pytorch # 下载pytorch（以指定cuda12.1版本为例） conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ```
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