pytorch离线安装与在线安装

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分类专栏： 软件安装 文章标签： pytorch 深度学习
于 2018-07-06 08:34:49 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41798111/article/details/80935409
本文提供了PyTorch在线及离线安装的详细步骤，包括如何选择适合的版本、使用pip进行安装与卸载的方法，以及验证安装是否成功的技巧。

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

在线安装官网网址：https://pytorch.org/

离线下载安装包路径：

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

注意区分CPU版本和cuda版本

cuda版本需要提前查询安装的cuda版本，Windows和Linux版本查询方式不同；

选择python版本，和anaconda版本有关；

最后选择需要的torch版本，可选择稳定版

安装时，pip install ***.whl即可

卸载时，pip uninstall ***.whl

查看是否安装成功：

python

import torch

torch.__version__

不报错，且输出安装torch对应的版本号

离线安装方式比较快

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### PyTorch离线安装指南 对于没有网络连接环境下的PyTorch安装，准备阶段至关重要。首先需在一个有互联网访问权限的机器上下载所需的全部文件。考虑到不同硬件配置的需求差异，特别是CPU-only版本与GPU支持版之间的区别，在此提供两种场景的具体指导。 #### 准备工作 为了确保顺利安装，建议先确认目标系统的Python版本以及所需组件的具体版本号[^2]。这一步骤有助于避免因版本不匹配而导致的问题。 #### 下载必要的安装文件 - **获取Whl文件**：前往[PyTorch官方网站](https://pytorch.org/)并根据自己的操作系统、Python版本及是否需要CUDA支持来挑选合适的预编译二进制文件（`.whl`）。注意保存好这些文件以便后续传输至无网环境中使用。 - **依赖库处理**：除了PyTorch本身外，还需考虑其依赖项如NumPy等基础科学计算库。可以通过创建虚拟环境并将该环境下已有的pip清单导出(`pip freeze > requirements.txt`)的方式收集所有必需品；随后利用`pip download -r requirements.txt`命令一次性抓取所有依赖到本地目录中去。 #### 执行离线安装过程 一旦上述准备工作完成，则可以在断开网络的目标计算机执行如下操作： ```bash # 假设所有.whl文件存放在当前路径下名为'offline_packages/'的文件夹内 cd offline_packages/ # 使用pip工具从本地加载wheel包进行安装 pip install *.whl --no-index --find-links=. ``` 通过这种方式能够绕过在线索引查询环节直接依据本地资源完成软件栈部署。值得注意的是，当面对更复杂的项目结构或是存在额外第三方扩展需求时，可能还需要手动搬运更多类型的资产(比如C++编译器链)，但这超出了单纯讨论PyTorch范畴之外的话题了。
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