Linux笔记：ubuntu中Anaconda下安装Pytorch (基于conda或pip)

最新推荐文章于 2025-06-26 15:31:12 发布
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#linux  #ubuntu #anaconda #pytorch

本文详述了在Ubuntu系统中如何利用Anaconda安装PyTorch的完整步骤，包括从Anaconda的国内镜像站点下载、安装、配置环境变量、切换镜像源以及创建和激活虚拟环境。在安装过程中，特别提到了使用清华镜像源加速下载，以及遇到的安装问题和解决方法。

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注意： 一般顺序是anaconda-python-pytorch，由于我选择的Anaconda版本支持python3.6，在安装完Anaconda后python3.6就安装好了，不需要先安装python.

1.安装anaconda

首先下载anaconda，由于官网的下载速度十分缓慢，而且还不支持断点续传，经常下载失败。故而，去国内的镜像站点下载，

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

 选择对应的版本下载，下载完成后上传到linux机器上去，服务器选择filezilla上传，虚拟机直接拖拽进去就ok了。

然后打开终端，进入Anaconda***.sh下载的路径下，输入：

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

一路回车+输

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anaconda环境安装pytorch(实际上还是pip安装的)
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
07-02 219
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<think>好的，我现在需要帮助用户在Ubuntu 18.04上通过Anaconda安装PyTorch。首先，我需要回顾用户提供的引用资料，看看有哪些步骤已经提到，然后整理出一个清晰的流程。 根据引用[2]，用户需要先下载Anaconda的安装脚本，比如使用wget命令获取特定版本。引用[3]和[4]提到安装Anaconda是通过运行bash脚本，例如bash ./Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh。安装过程中需要注意接受许可协议和设置安装路径，可能还需要初始化conda。 接下来，创建虚拟环境。引用[1]、[3]、[4]都提到使用conda create命令，比如conda create -n pytorch_env python=3.8。用户需要激活环境，使用conda activate pytorch_env。 安装PyTorch的部分，引用[1]和[4]建议使用conda install命令。用户可能需要根据是否有CUDA支持选择合适的版本。引用[3]提到了安装CUDA和cuDNN，但用户的问题是关于通过Anaconda安装，所以可能conda会自动处理这些依赖，或者用户需要先手动安装CUDA，这需要确认。 验证安装是否正确，用户可以通过Python导入PyTorch并检查版本，如引用[1]所示。同时，检查CUDA是否可用，这对深度学习很重要。 现在，我需要将这些步骤组织成一个连贯的指南，确保每个步骤都正确，并注意可能的常见问题，比如路径设置、环境激活失败等。另外，用户可能对conda命令不熟悉，需要给出具体的示例命令。 还要考虑是否需要提醒用户更新conda，选择PyTorch版本，以及如何处理安装中的依赖问题。例如，使用conda的官方渠道避免兼容性问题，或者使用pip安装如果conda源没有合适的版本。 最后，生成相关问题，可能涉及性能优化、环境管理、依赖冲突解决等。这些需要基于安装过程中的步骤来设计，帮助用户进一步学习。</think>### 在 Ubuntu 18.04 上使用 Anaconda 安装 PyTorch 的步骤 #### 1. **安装 Anaconda** - 下载 Anaconda 安装脚本（建议选择较新版本，如 Python 3.8+）： ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh ``` - 运行安装脚本并按照提示操作： ```bash bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh ``` 安装过程中需同意许可协议，并建议将 `conda` 添加到环境变量（默认选项为 `yes`）[^2][^3][^4]。 - 激活 `conda` 初始化： ```bash source ~/.bashrc ``` #### 2. **创建并激活虚拟环境** - 新建一个专门用于 PyTorch 的虚拟环境（例如命名为 `pytorch_env`）： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 ``` - 激活环境： ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 3. **安装 PyTorch** - 根据硬件条件选择 PyTorch 版本： - **无独立 GPU 或无需 CUDA 支持**： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` - **有 NVIDIA GPU 且需 CUDA 支持**（需提前安装 CUDA 驱动和 cuDNN）： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` - 若 `conda` 安装较慢，可使用 `pip`（需确保环境已激活）： ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio ``` #### 4. **验证安装** - 在 Python 交互环境中运行以下代码： ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出 PyTorch 版本，如 1.10.0 print(torch.cuda.is_available()) # 若支持 CUDA，输出 True ``` #### 5. **常见问题处理** - **环境激活失败**：若提示 `conda: command not found`，需手动初始化 `conda`： ```bash export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH ``` - **CUDA 不可用**：检查 NVIDIA 驱动和 CUDA 版本是否匹配 PyTorch 要求。 --- ###
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