离线状态下装torch环境

最新推荐文章于 2025-05-08 13:44:01 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-08 13:44:01 发布 · 659 阅读

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#python #开发语言 #anaconda

#记录相关坑 #问题来源于 nvidia 库安装

在没有网络的环境中使用pip 或者conda装环境时候，通常大家会自己在某个下载源

如清华源Simple Index

下载文件

如：nvidia-dali-0.0.1.dev4.tar.gz

然后使用命令

如：pip install nvidia-dali-0.0.1.dev4.tar.gz or conda install nvidia-dali-0.0.1.dev4.tar.gz;

这里想跟大家分享的是，我在装nvidia-dali-0.0.1.dev4.tar.gz文件时一直失败，信息如下：

The package you are trying to install is only a placeholder project on PyPI.org repository.
This package is hosted on NVIDIA Python Package Index.

This package can be installed as:
```

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pip离线安装windows版torch

monster663的博客

02-12

2754

pip离线安装win版torch

rtx3090搭建tensorflow1.15环境

小姑仔的博客

03-21

6739

rtx3090搭建tensorflow1.15环境这里要补充两点，一个是python3.8也可以安装，对于pip install nvidia-tensorflow 可能不能一次性的安装成功，但是这里通过多次安装是可以获得成功的，第一次安装失败之后第二次接着进行 pip install nvidia-tensorflow 的操作，直到全部安装成功为止另外安装完nvidia tensorflow的时候不需要进行tensorflow的安装了，因为这里已经帮你安装好了tensorflow的框架，你只需要直

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Python离线下载torch与各种安装包

qq_1033275663的博客

11-28

2139

所有离线文件安装到指定文件夹后，可以在文件夹中新建一个requestment文件，并将所有的离线文件名称可以放到requestment文件中。方便后面可以用脚本文件执行安装操作。执行这样的命令就会把安装包的离线文件下载到指定文件夹中。如果是torch可以从下面地址中下载，并放到文件夹中。（1）cd 进入脚本文件目录。

torch离线安装

zymhhh的博客

05-27

1548

2.下载完成后，打开文件所在文件夹，使用“pip install 文件名”命令安装。1.在该网址下，下载对应版本的torch、torchvision。

torch包离线安装

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05-08

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你想进行包，这在没有联网的服务器或部署环境中非常实用。

PyTorch离线版本安装（超详细版！）

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win7/win10离线安装Pytorch简易步骤奥卡姆的剃刀 2020-09-06 16:47:12 ...

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pytorch离线安装

csj777的博客

11-21

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pytorch离线安装

pytorch的离线安装-windows

04-08

亲测可用，pytorch在anaconda下的离线安装，适用于window系统，如果是Linux系统的话，喜欢更换安装文件。

pytorch1.4.0离线安装文件(windows)

12-14

pytorch1.4.0的离线装文件(windows), 用于nsfw的鉴黄模型pytorch版.秩序按照安装流程简单操作即可

2025 深度学习必备：Torch 离线安装超详细指南，一文攻克版本适配与环境搭建难题

MnivL的博客

02-06

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在深度学习领域，PyTorch 框架的核心库 torch 的安装至关重要。本文为 2025 年深度学习开发者精心准备，全面且详细地阐述了 torch 的离线安装全过程。从 torch 与 torchvision、torchaudio 版本对应关系的精准解读，到指定版本 whl 包的下载路径分享；从 pip、conda 等不同环境下 torch 及相关 cuda 依赖的安装方法，到自动检测 CUDA 版本安装 torch 的 Python 脚本展示，还涵盖了安装过程中常见错误点分析与解决办法。

离线安装torch、torchvision、torchaudio（重装）

m0_51119329的博客

04-23

1233

1、确定好torch、torchvision、torchaudio、python对应版本。2、找到你下载的torch、torchvision、torchaudio所在文件夹。总的步骤（其他torchvision、torchaudio也一样）2、完整删除你的虚拟环境（env_name改成你的虚拟环境名字）cu：有cu的就是GPU版本，也就是对应你下载的cuda版本。例如我放在了D:\Download下，找到下载好的。1、首先查看你的虚拟环境（cmd下输入）1、激活你创建的虚拟环境。会进入你的D盘在输入。

Linux离线安装torch

qq_41120982的博客

03-01

2618

离线安装torch and torchvision 1、确定自己的安装版本进入pytorch的官网，查看安装版本和安装命令：进入历史版本，选择需要的版本，打开对应网站：打开后如下图：选择对应的python版本-cuda版本，进行离线下载资源包包括torch和torchvision 2、安装 cd到下载路径 pip3 install 刚才下载的文件名，如下图 ...

pytorch离线安装，torch-geometric离线安装

weixin_43872455的博客

11-11

3927

torch 1.12.0 python3.8 离线安装 torch-geometric

使用本地whl离线安装torch_geometric库（PyG）

m0_46492054的博客

04-17

1379

需要注意的是，我需要把文件安装在已经有的torch环境中，就需要从anaconda进入文件路径进行安装。需要下载的文件有4个，分别是1.torch-scatter 2.torch-sparse 3.torch-cluster 4.torch-spline-conv。本文采用的是离线安装。我的torch版本是1.12.0+cu113，看自己的版本是哪一个就下载哪一个，也有CPU版本。5.最后打开JupyterNotebook导入需要的包，没有前面的报错，安装完毕。2.在官网找到对应的版本，进行下载。

Pip快速离线安装pytorch-gpu

qq_38144495的博客

09-10

4313

Pip快速离线安装pytorch-gpu 1小节讲解涉及的基本概念，读者也可直接从2小节开始。 1 安装pythorch涉及的基本组件概念 1.1 显卡驱动Driver 常识概念，此处略过。 1.2 CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，是一种并行计算平台和编程模型，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。运行CUDA应用程序需要要求系统具有一个具有CUDA功能的G

离线下载的torch后缀为.whl

最新发布

09-06

<think> 我们注意到用户这次的问题重点是在conda环境下安装.whl格式的离线torch包，同时安装torchvision和cudatoolkit。根据引用[2]和引用[4]，我们可以采用以下方案：关键点： 1. .whl文件是pip的安装包格式，在conda环境中我们仍然可以使用pip命令来安装这些whl文件。 2. 需要确保torch、torchvision、cudatoolkit版本兼容。 3. 安装顺序：先安装cudatoolkit（通过conda离线安装），再安装torch和torchvision（通过pip安装whl文件）。步骤： 1. 准备离线包： - cudatoolkit: 从Anaconda仓库下载对应版本的.conda或.tar.bz2文件。 - torch和torchvision: 从PyTorch官方whl仓库下载对应CUDA版本的whl文件（注意选择与cudatoolkit版本匹配的cuXXX后缀）。 2. 创建conda环境（如果尚未创建）： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` 3. 安装cudatoolkit（离线）： ```bash conda install --offline /path/to/cudatoolkit-<version>.conda ``` 4. 使用pip安装torch和torchvision的whl文件（离线）： ```bash pip install /path/to/torch-<version>+cuXXX-<python tags>.whl pip install /path/to/torchvision-<version>+cuXXX-<python tags>.whl ``` 5. 验证安装（同上）： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应该输出True print(torch.version.cuda) # 应该与安装的cudatoolkit版本匹配 ``` 注意： - 如果cudatoolkit已经包含在torch的whl文件中（如引用[1]提到，有些情况下可以不用安装cuda），那么可以跳过cudatoolkit的安装。但为了确保环境一致性，建议安装匹配的cudatoolkit。 - 如果遇到依赖问题，可能需要先安装一些基础依赖（如numpy等），这些可以通过conda或pip离线安装。引用说明： - 引用[1]提到离线安装可以不用安装cudnn和cuda，这是因为PyTorch的whl文件已经包含了必要的CUDA动态库（但注意，这仅限于PyTorch运行所需的库，如果还需要其他CUDA功能，还是需要安装完整的CUDA Toolkit）。但是，为了确保环境的完整性和兼容性，特别是当需要用到其他CUDA加速库时，建议安装cudatoolkit。 - 引用[2]提供了下载torch和torchvision的whl文件的官方地址，并强调了版本匹配的重要性。 - 引用[4]提到离线安装的场景，并提示了可能遇到的问题。因此，我们可以这样总结步骤：详细步骤： ### Conda环境下使用whl文件离线安装PyTorch套件 #### 步骤1：下载兼容的离线安装包 1. **cudatoolkit**：从[NVIDIA Anaconda仓库](https://anaconda.org/nvidia/cudatoolkit)下载对应版本的`.conda`文件（例如`cudatoolkit-11.8.0.conda`）。 2. **torch和torchvision**：从[PyTorch官方whl仓库](https://download.pytorch.org/whl/)下载对应CUDA版本和Python版本的whl文件（例如`torch-2.5.1+cu118-cp39-cp39-linux_x86_64.whl`和`torchvision-0.20.1+cu118-cp39-cp39-linux_x86_64.whl`）。 > 注意：确保whl文件中的CUDA版本（`cu118`）与cudatoolkit版本（`11.8`）一致，且Python版本匹配（如Python 3.9）。 #### 步骤2：创建并激活Conda环境 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 -y conda activate pytorch_env ``` #### 步骤3：离线安装cudatoolkit ```bash conda install --offline /path/to/cudatoolkit-11.8.0.conda ``` #### 步骤4：使用pip离线安装torch和torchvision ```bash pip install /path/to/torch-2.5.1+cu118-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install /path/to/torchvision-0.20.1+cu118-cp39-cp39-linux_x86_64.whl ``` #### 步骤5：验证安装 ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出2.5.1 print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True print(torch.version.cuda) # 应输出11.8 ``` #### 常见问题处理 - **依赖缺失**：如果pip安装whl时提示缺少依赖（如numpy），可以先通过conda安装这些依赖（需提前下载好离线包）： ```bash conda install --offline /path/to/numpy-<version>.conda ``` - **版本不兼容**：如果出现版本冲突，请检查： - Python版本（conda环境中的python版本必须与whl文件的标签匹配，如`cp39`表示Python3.9） - 系统平台（如linux_x86_64） > 注意：在某些情况下，torch的whl文件已经自带了CUDA运行时，这时即使不安装cudatoolkit，也能使用CUDA功能。但是，为了确保环境一致性（特别是当需要运行其他依赖CUDA的软件时），建议安装匹配的cudatoolkit。引用说明：根据引用[1]和[2]，我们可以使用whl文件离线安装，并且需要注意版本匹配[^1][^2]。 §§相关问题§§ 1. 如何确定下载的torch whl文件与当前Python版本和操作系统兼容？ 2. 使用pip安装whl文件时出现依赖缺失错误应如何处理？ 3. Conda环境中混合使用conda和pip安装包会有哪些风险？ </think> ### Conda环境下安装.whl格式离线版PyTorch套件指南在Conda环境中安装.whl格式的离线版torch、torchvision和cudatoolkit，需遵循以下步骤： #### 准备工作：下载兼容的离线包 1. **确定兼容版本组合** - 访问[PyTorch官网](https://download.pytorch.org/whl/)查看版本对应关系 - 典型匹配示例： ``` torch==2.5.1+cu118 torchvision==0.20.1+cu118 cudatoolkit==11.8.0 ``` - 验证公式：$$ \text{torch后缀} = \text{cuda} + \text{cudatoolkit主版本} $$ 2. **下载所需文件** - **torch & torchvision**：从[PyTorch whl仓库](https://download.pytorch.org/whl/)下载.whl文件 - **cudatoolkit**：从[Anaconda仓库](https://anaconda.org/nvidia/cudatoolkit)下载.conda格式文件 #### 安装步骤 ```bash # 1. 创建新环境（避免依赖冲突） conda create -n pytorch_offline python=3.9 -y conda activate pytorch_offline # 2. 安装cudatoolkit（使用conda离线安装） conda install --offline /path/to/cudatoolkit-11.8.0.conda # 3. 安装torch（使用pip安装whl文件） pip install /path/to/torch-2.5.1+cu118-cp39-cp39-linux_x86_64.whl # 4. 安装torchvision pip install /path/to/torchvision-0.20.1+cu118-cp39-cp39-linux_x86_64.whl ``` #### 关键注意事项 1. **安装顺序**：必须**先安装cudatoolkit**，再安装torch/torchvision 2. **文件路径**：使用绝对路径指向离线包位置 3. **Python版本**：确保whl文件中的Python版本（如`cp39`）与环境一致 4. **平台兼容**：选择与操作系统匹配的whl文件（如`linux_x86_64`） #### 验证安装 ```python import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") # 应显示2.5.1+cu118 print(f"CUDA可用性: {torch.cuda.is_available()}") # 应输出True print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}") # 应显示11.8 ``` #### 常见问题解决 - **依赖缺失**：提前下载所需依赖（如`numpy`、`pillow`）的whl文件 - **版本冲突**：使用`pip install --no-deps`跳过依赖检查 ```bash pip install --no-deps /path/to/torch-xxx.whl ``` - **平台不匹配**：在Windows系统选择`win_amd64`后缀的whl文件 > 注意：某些PyTorch whl包已包含CUDA运行时库（如`cu118`后缀），此时可省略cudatoolkit安装，但为保持环境一致性建议安装[^1][^2]