pytorch安装

最新推荐文章于 2025-03-04 01:21:03 发布
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#pytorch #人工智能 #python

首先进入要安装torch的环境，没有就先创建一个，例如使用conda

进入终端，使用命令创建新环境

conda create -n name python=*.**

成功后激活环境

conda activate torch

进入浏览器pytorch官网

下滑至install pytorch,选择对应版本

复制pip代码，例如我是

pip3 install torch torchvision torchaudio

进入刚才的终端安装，使用清华源加速安装只需将安装与句后面加

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 即

pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

mr-lnan
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官方提供的默认的安装cpu版本的torch的命令。
如何快速从清华源中pip的方式快速安装torch
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作者为新电脑r9000p装pytorch时，没有注意自己的cuda版本是12.1（小伙伴自行百度下如何查看），装了旧版的torch结果import报错！输入python，然后import torch，这个时候稍微等一下有点慢，然后torch.cuda.is_available()，如下图所示，出来True说明可以调用cuda！上面是官方链接，不知道为什么我科学上网了下的还是非常慢，而且看网上有下好之后还有问题的，于是果断选择清华源！然后输入conda list看一下有哪些库，这三个出来就没问题了！
安装pytorch
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安装pytorch
安装新版torch速度慢，清华源默认cpu版本的解决方法
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加上解压后的文件名（也就是 E:\xiazai\torch\torch-2.4.1+cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl）1.下载torch文件（文件较大只能分卷压缩，cu121指cuda版本，cp310指python310版本）有个比较简单的方法就是在文件夹上面的文件路径窗口输入cmd，直接进入命令行窗口到当前位置。速度很慢，使用清华源安装默认推送cpu版本，无法安装gpu版本。3.打开命令行， cd至解压文件所在的文件夹。可以把文件直接拉到命令行窗口。2.解压至指定文件夹。
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...
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。...
深度学习环境anaconda+pytorch+pycharm（终端）配置 （跟着我超简单）一步到位，python3.9
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配置anaconda+pytorch+pycharm（终端）gpu版本，一篇带你解决深度学习环境配置烦恼
【PyTorch】2024保姆级安装教程-Python-（CPU+GPU详细完整版）-
2201_75436278的博客
10-19 5万+
安装 PyTorch 时，可以选择在 CPU 或 GPU 上运行，取决于你的硬件支持和需求。CPU版本安装：CPU 版本适用于没有 GPU 或不需要使用 GPU 进行深度学习的情况。安装过程相对简单，因为没有依赖 GPU 驱动和 CUDA 的要求。GPU版本安装：如果你的计算机上有 NVIDIA GPU，并且你希望加速深度学习计算，可以安装 GPU 版本的 PyTorch。GPU 版本依赖于 CUDA 和 cuDNN。
torch安装慢，使用清华镜像源
chuchu023的博客
06-26 3862
torch版本，torch镜像源。
PyTorch机器学习之终端的一些操作
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机器学习 ubuntu 终端操作
Ananconda下安装pytorch(GPU)，亲测成功(清华源镜像快速下载)
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安装了一上午终于成功了！ 创建Pytorch虚拟环境 打开Anaconda Prompt,输入下列命令： conda create -n pytorch python=3.8 启用创建的环境： conda activate pytorch 点击此链接https://pytorch.org/get-started/locally/，进入pytorch官网，根据自己的配置，生成对应的pytorch下载指令。 选择下载的方式，由于conda要配置源，对萌新不太友好，所以我们选择pip。
【工程实践】pytorch加速下载（conda与pip）
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工作环境中，因为环境统一升级，会出现torch和cuda版本不对应的现象，就需要根据服务器的cuda版本，下载相对应的pytorch。使用官方网站提供的下载链接下载torch时，总是出现断线或下载失败现象，现在有两种办法解决上述问题。
pytorch（仅供自己参考勿看）
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02-21 2万+
一、安装Anaconda 下载pytorch前最好先安装Anaconda，可以按照以下方法下载： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_50888378/article/details/109022585 二、安装pytorch 1、安装好Anaconda后，在电脑搜索栏搜索Anaconda，点击进入Anaconda Prompt。 2、换源 在Anaconda终端输入： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.
torch_cluster、torch_scatter、torch_sparse、torch_geometric四个包安装超详细版
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在学习图神经网络的时候碰到了要安装torch_geometric包，这个包对于构建图结构等很有作用，但是我没有安装过这个包，这里小记一下自己的安装过程。首先这几个包不能直接安装，需要自己手动安装。安装顺序：先安装torch_cluster、torch_scatter、torch_sparse三个小部件，再安装torch_geometric。
Pycharm 中Torch安装方法
soderayer的博客
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具体地址为：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Scripts。输入：cd C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Scripts。输入命令：pip install torch-1.13.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl。这是默认的地址，如果是新设置项目的地址就选择对应的新地址。（2）'win+r' 输入cmd。
PYtorch安装
最新发布
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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