pytorch安装

原创 已于 2024-01-07 21:59:37 修改 · 643 阅读 · 10 ·
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#深度学习 #pytorch

于 2024-01-07 13:41:28 首次发布
本文详细介绍了如何准备安装PyTorch，包括Anaconda和CUDA的安装，遇到的常见问题，如下载失败原因分析，以及显卡状态测试和CPU/GPU切换的两种方法。

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

pytoch安装

1. 准备工作

1.1 需要提前安装的软件

2. 安装pyTorch

2023最新pytorch安装教程，简单易懂，面向初学者（Anaconda+GPU）

我遇到的问题

下载pyTorch总是失败，我以为是计算机用户名是中文，会导致一些列软件的错误，最后发现并不是。所以用户名是中文这件事不用担心了。

3. 显卡测试

测试的目标有两个：

  • 测试GPU状态是否可用
  • 测试Tensor能否正确的加载在GPU上

打开Anaconda PowerShell Prompt输入以下代码测试：
先选择虚拟环境，我的虚拟环境名字是 yang ，然后 python 是为了下一步使用 import 关键字

conda activate yang
python
import to
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Pytorch安装
csdnhuizhu的博客
02-27 412
看Github上面的教程： https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/FirstSection/InstallIutorial.md 我是在原本电脑上已经安装了anaconda的情况下安装Pytorch，anaconda 的版本与教程中的版本是不一样的。 1. step1:查看anaconda 版本 打开 anaconda naviga...
pytorch的安装教程
qq_53242009的博客
07-26 3907
如果你的Python版本是3.11，而安装包是为Python 3.9编译的，你可能需要找到与Python 3.11兼容的安装包或使用其他方法安装PyTorch。这里提供一个完整的流程，用于在Python环境中安装本地的PyTorch及其相关库的安装包，假设你的Python版本是3.9（因为这些wheel文件是为Python 3.9编译的）。- 如果你的Python版本是3.11，你可能需要等待PyTorch发布与Python 3.11兼容的版本，或者尝试从源代码编译PyTorch。
【Pytorch】(1)Pytorch环境安装-②安装Pytorch
最新发布
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06-13 1293
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考PyTorch 1.12.0是一个稳定且功能完善的版本，特别适合：需要长期稳定性的研究项目依赖特定版本库的遗留系统教学和学习环境通过本文提供的详细安装指南，你可以：根据硬件条件选择合适的CUDA版本在网络不稳定时使用离线安装方案验证安装并测试GPU加速效果解决常见的安装问题正确安装PyTorch是深度学习项目成功的第一步，良好的环境配置能让你在后续的开发和研究过程中事半功倍。
安装pytorch详细教程
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07-04 7744
pytorch安装详细教程 下载资源 安装 测试 可用以上命令激活
PyTorch安装最全流程
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09-17 1505
1.Anaconda安装 下载链接：https://www.anaconda.com/ 1.1 点击Next 1.2 点击同意 1.3 点击Next 1.4 选择目标文件夹，点击下一步 1.5 将Anaconda加入到系统变量 安装成功后，在CMD中检查Anaconda时候加入到环境变量中。 1.6 单击启动Anaconda Prompt 创建虚拟“房间” 通过conda创建一个名为：pytorch的虚拟“房间”，可以方便未来对不同版本的PyTorch进行管理，具体方法如下： ...
Pytorch最全安装教程（一步到位）
04-09 499
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是2002年诞生于纽约大学 的Torch。它是美国Facebook公司使用python语言开发的一个深度学习的框架，2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）在GitHub上开源了PyTorch。特点：1）简洁：PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。简洁的设计带来的另外一个好处就是代码易于理解。
2024最新pytorch安装（超详细版）.zip
03-09
博客还提供了如何验证PyTorch安装是否成功的方法，以及PyTorch的一些高级特性，如动态计算图、GPU加速、丰富的模型库和与Python的集成。最后，博客提供了一些解决安装和使用过程中可能遇到问题的方法。 ### 适用人群...
2023最新pytorch安装教程，简单易懂，面向初学者（Anaconda+GPU）
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Pytorch安装，这一篇就够了，绝不踩坑
love_respect的博客
05-10 13万+
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
pytorch安装注意事项
04-10
然而，安装PyTorch时可能会遇到一些问题，下面将详细介绍PyTorch安装过程中的关键注意事项，以确保顺利进行。 1. **系统兼容性**：首先，确保你的操作系统是Windows、macOS或Linux，并且Python版本为3.6到3.9之间。...
安装pytorch
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下载anaconda 官网下载 生成虚拟环境 conda create --name pytorch python=3.6 pytorch为虚拟环境的名字 虚拟环境的其他操作Anaconda创建虚拟环境及更换pip安装源 安装成功后，输入以下指令： conda info --envs 即可看到 conda 环境中，有新建的 pytorch 环境，右边的 * 号表示，当前你处于哪个环境。 (bas...
pytorch的安装
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07-10 3266
在安装PyTorch之前首先需要先下载一个编译器，我所用的是pycharm，当然也可以使用其他的例如vs-code、visual-studio等等；然后下载Anaconda，将其与pycharm进行配置；最后在下载安装PyTorch，并验证其是否和自己的GPU匹配成功。...
【PyTorch】2024保姆级安装教程-Python-（CPU+GPU详细完整版）
指尖动听知识库
05-19 5866
本文详细介绍了如何在CPU和GPU环境下安装PyTorch。首先，确保Python版本为3.6及以上，并推荐使用Anaconda管理Python环境。接着，通过创建虚拟环境来隔离项目依赖，避免冲突。对于CPU版本，安装过程相对简单，只需通过conda命令安装PyTorch即可。对于GPU版本，需确保计算机具备NVIDIA GPU，并安装相应的CUDA和cuDNN驱动。安装过程中，建议使用国内镜像源以加快下载速度。最后，通过验证PyTorch版本号确认安装成功。
PYtorch安装
05-17
### 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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