pytorch怎么装？

本文目录一览：

• 1、【最全整理,亲测成功】已安装CPU版本的pytorch的情况下安装GPU版本pytorc...
• 2、官网安装Python包太慢?教你三种Pytorch的下载安装方式,保证你再也不...
• 3、PyTorch安装故障排除:解决卡顿与“幽灵”安装问题
• 4、安装Pytorch
• 5、...Python环境下ModuleNotFoundError:PyTorch安装后为何仍报错?_百度...
• 6、动手学深度学习-Windows下安装cuda和Pytorch跑深度学习环境-文本(参照...

【最全整理,亲测成功】已安装CPU版本的pytorch的情况下安装GPU版本pytorc...

1、我的CPU版本PyTorch在base（root）环境中，因此输入卸载命令：结果显示Successfully uninstalled torch-torch-0.torchaudio-0.cpuonly。至此，卸载旧版本PyTorch结束。

官网安装Python包太慢?教你三种Pytorch的下载安装方式,保证你再也不...

cuDNN安装步骤包括下载、解压和覆盖替换CUDA文件夹中的bin、include、lib文件。安装成功后，转到Pytorch-GPU的下载安装。在Anaconda中，可以通过新建虚拟环境并使用命令行工具进行安装。对于Conda安装，官网提供的默认镜像可能较慢，可通过更改源到清华大学的镜像站提高速度。

进入PyTorch官网：访问PyTorch的官方网站（https：//pytorch.org/），这是获取PyTorch最新安装信息和资源的最佳途径。选择安装命令：在PyTorch官网上，pytorch安装你可以根据自己的系统配置（如操作系统、Python版本、CUDA版本等）选择合适的安装命令。

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https：//mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/cu118这样可以确保下载CUDA版本的PyTorch，而且速度提升明显。当然，你也可以选择其pytorch安装他镜像源，如阿里云镜像站。只需访问相应的CUDA版本链接，然后用pip install命令安装即可。

手动下载安装：若因网络原因无法自动下载，以Jetson Nano为例，可访问Jetson Zoo网站，根据Jetpack版本（通过jetson - stats和jtop确认）下载对应版本的PyTorch wheels文件。

激活环境后重新安装PyTorch。安装PyTorch的最佳实践使用虚拟环境：避免不同项目间的依赖冲突。推荐使用conda或venv创建独立环境。保持网络稳定：PyTorch安装包较大，下载需稳定网络。避免多任务并行：安装时关闭高资源消耗程序（如游戏、大型应用）。

PyTorch安装故障排除:解决卡顿与“幽灵”安装问题

诊断与初步清理检查Python环境 使用命令 pip list | grep -i torch（Linux/macOS）或 pip list | findstr torch（Windows）确认是否残留PyTorch相关文件。若无输出，说明pip未识别到安装；若有残留，需进一步清理。

安装Pytorch

在选择安装PyTorch时，是选择使用CPU还是GPU，这取决于多个因素。首先，CPU和GPU在处理不同类型的任务时表现出不同的效能。CPU在进行一般计算任务时表现更佳，而GPU则在执行大量并行计算任务，如深度学习中的矩阵运算，表现出更高的效能。

卸载CPU版本PyTorch：以管理员身份打开anaconda prompt，首先查看CPU版本PyTorch的安装位置，激活对应的虚拟环境：我的CPU版本PyTorch在base（root）环境中，因此输入卸载命令：结果显示Successfully uninstalled torch-torch-0.torchaudio-0.cpuonly。至此，卸载旧版本PyTorch结束。

进入PyTorch官网：访问PyTorch的官方网站（https：//pytorch.org/），这是获取PyTorch最新安装信息和资源的最佳途径。选择安装命令：在PyTorch官网上，你可以根据自己的系统配置（如操作系统、Python版本、CUDA版本等）选择合适的安装命令。

现在安装GPU版Pytorch不需要手动安装CUDA和CuDnn。以下是详细解释：安装过程简化在过去，安装PyTorch的GPU版本确实需要用户手动安装CUDA和cuDNN，因为这些组件是PyTorch进行GPU加速计算所必需的。然而，随着PyTorch的发展，官方现在提供了包含CUDA和cuDNN的预编译二进制文件，从而简化了安装过程。

...Python环境下ModuleNotFoundError:PyTorch安装后为何仍报错?_百度...

在Mac系统Python环境下，安装PyTorch后仍出现ModuleNotFoundError，通常是由于Python环境配置问题导致，而非PyTorch本身未安装成功。

在macOS下PyTorch安装成功却提示ModuleNotFoundError，通常是由于多个Python环境冲突导致。

确保目标包（如torch）已安装问题原因：即使解释器配置正确，若未安装所需包仍会报错。解决方法：通过PyCharm安装：在 Python Interpreter 设置界面，点击 + 按钮。搜索 torch，选中后点击 Install Package。

在macOS系统下，Python导入PyTorch出现ModuleNotFoundError通常是由于Python环境配置问题，而非PyTorch安装本身的问题，可通过以下步骤排查和解决：确定Python环境：macOS系统可能存在多个Python解释器和pip版本，导致PyTorch被安装到了非当前运行的Python环境中。

权限问题 错误表现：Permission denied。解决方案：使用--user参数安装：pip3 install --user torch。或通过sudo chown -R $USER /home/$USER/.local修复权限。虚拟环境冲突 错误表现：ModuleNotFoundError： No module named torch。解决方案：确保激活正确的conda环境：conda activate pytorch_env。

动手学深度学习-Windows下安装cuda和Pytorch跑深度学习环境-文本(参照...

Windows下安装CUDA和Pytorch以搭建深度学习环境的步骤如下：检查设备兼容性并安装CUDA：确保你的设备支持CUDA。从CUDA Toolkit官方页面下载对应Windows 11的版本。选择默认安装进行CUDA的安装。验证CUDA安装：使用快捷键Win+R，输入命令行并运行相应代码来查看显卡配置和CUDA版本。

安装完成后，验证PyTorch和CUDA是否安装成功：在Python环境中输入import torch和torch.__version__，应显示PyTorch版本（如0）。输入torch.cuda.is_available（），应返回True，表示CUDA可用。通过以上步骤，您可以在Windows 10环境下成功安装CUDA、CuDNN和PyTorch，为深度学习项目提供必要的支持。

在Windows 10系统上搭建VSCode、Anaconda、PyTorch和CUDA的深度学习环境，全过程如下：安装VSCode：下载并安装VSCode，作为Python开发的轻量级编辑器。推荐安装以下插件以提升开发体验：Python、Pylance、Jupyter、Rainbow CSV和Chinese。

选择CUDA版本：依据一：打开NVIDIA控制面板，选择“帮助”-“系统信息”-“组件”，查看CUDA Driver版本（如166），选择不超过该版本的CUDA（如CUDA版本不超过12均可选择）。依据二：根据深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的官方支持版本选择CUDA版本。