pytorch安装

最新推荐文章于 2025-06-08 15:57:33 发布
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文章标签： pytorch 深度学习 神经网络
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版权

1.先更新nvidia驱动  NVIDIA 引领人工智能计算 | NVIDIA

2.确定要用的cuda型号，下载并安装 （我用的10.2） CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

3.去 pytorch官网，获取对应cuda型号的pytorch版本的conda或pip口令  Start Locally | PyTorch

（我用的conda，在conda环境下新建一个pytorch环境，然后运行conda口令）

4.若要更改torchvision版本，在清华源（Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror）下载对应的版本至本地，然后用：conda install --offline 对应的安装包文件名字来安装（如我的是conda install --offline F:\torch+torchvision\torchvision-0.9.1-py36_cu102.tar.bz2）

5.测试：pip list看版本 ；torch.cuda.is_available()检测cuda是否可用

weirdo_coder
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前言 在这里，我建议大家使用 conda 来安装，pip安装十分慢。 安装步骤 第一步：安装 anaconda 软件下载地址：Anaconda | Individual Editionhttps://www.anaconda.com/products/individual 第二步：配置环境变量 第三步：配置成功 conda常用命令集合 activate // 切换到base环境 activate learn // 切换到learn环境 conda create...
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在pytorch安装时踩到了不少坑，看了好多博客，最后整合了一份不会踩坑的安装教程，主要是参考各个博主的内容，从零开始安装pytorch，分享给大家！ 因为这篇文章是整合各个链接，所以我自己可能写的比较简略，只是为大家提供一个流程，解释的不明白的就点进各位大佬的博客详细看就可以了。 最重要的是：这些链接我会提示你只看指定的位置，不是全部，不是全部，不是全部！ 首先在安装pytorch之前，先要安装CUDA，因为一般我们都是用GPU去跑深度学习程序。 cuda安装参考链接：https://blog.c
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### 如何在不同环境下安装PyTorch #### 创建虚拟环境 为了确保项目的独立性和稳定性，建议在安装PyTorch前先创建一个专门的虚拟环境。这可以通过Conda工具轻松实现。具体命令如下： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 ``` 上述命令会创建名为`pytorch_env`的虚拟环境，并指定Python版本为3.9[^1]。 激活该虚拟环境的命令为： ```bash conda activate pytorch_env ``` 此时，您已成功切换至新创建的虚拟环境中工作[^4]。 #### 查找合适的PyTorch版本 进入PyTorch官方网站 (https://pytorch.org/get-started/previous-versions/) 可以找到适合您的CUDA版本对应的PyTorch安装指令。例如，如果您使用的CUDA版本为11.7，则可以在页面上通过快捷键Ctrl+F搜索关键字“11.7”，从而定位到相应的安装命令[^5]。 #### 安装PyTorch 假设目标是安装支持GPU加速的PyTorch-GPU版，可以运行以下命令完成安装操作： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia ``` 此条命令不仅包含了PyTorch核心包及其依赖项（如`torchvision`, `torchaudio`），还指定了特定版本的CUDA Toolkit作为驱动程序的一部分[^2]。 如果仅需CPU版本而无需考虑GPU兼容性的话，那么可以直接简化成这样一条语句来执行安装过程： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 这条命令适用于那些不打算利用图形处理器来进行计算的情况下的开发场景[^4]。 #### 验证安装结果 最后一步非常重要——验证刚刚所做的一切是否正常运作。启动Python解释器并尝试导入模块即可初步判断其状态良好与否： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 这段脚本能够打印当前加载的PyTorch库的具体版本号以及检测是否存在可用的CUDA设备资源情况[^3]。 ---
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