PyTorch在Linux下安装超详细教程,手把手教你搞定
本文详细介绍了在Linux系统下安装PyTorch的两种方法:pip安装和conda安装,并针对不同CUDA版本提供了明确的安装命令。无论你使用CPU版本还是GPU版本,都能找到对应的安装指南。文章还提供了验证安装是否成功的步骤,以及CUDA版本匹配、网络连接稳定性和权限问题等注意事项,帮助你顺利完成PyTorch的安装。通过本文,你将轻松掌握在Linux环境下搭建PyTorch深度学习框架的技能,为后续的AI开发打下坚实基础。赶快跟随教程,开始你的PyTorch之旅吧!
在Linux系统下安装PyTorch的步骤如下:
方法一:使用pip安装
-
更新pip:
pip install --upgrade pip
-
安装PyTorch: 根据你的CUDA版本选择合适的命令。你可以在PyTorch官网找到最新的安装命令。
-
无GPU(CPU版本):
pip install torch torchvision torchaudio
-
有GPU(CUDA 11.3):
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
-
其他CUDA版本: 请参考PyTorch官网上的表格,选择对应的CUDA版本进行安装。
-
-
验证安装: 打开Python解释器并尝试导入PyTorch:
import torch print(torch.__version__)
方法二:使用conda安装
如果你使用的是Anaconda或Miniconda,可以使用conda来安装PyTorch。
-
更新conda:
conda update conda
-
创建新的conda环境(可选):
conda create -n pytorch_env python=3.8 conda activate pytorch_env
-
安装PyTorch: 根据你的CUDA版本选择合适的命令。你可以在PyTorch官网找到最新的安装命令。
-
无GPU(CPU版本):
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
-
有GPU(CUDA 11.3):
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
-
其他CUDA版本: 请参考PyTorch官网上的表格,选择对应的CUDA版本进行安装。
-
-
验证安装: 打开Python解释器并尝试导入PyTorch:
import torch print(torch.__version__)
注意事项
- CUDA版本:确保你的GPU驱动和CUDA版本与PyTorch支持的版本匹配。
- 网络连接:安装过程中可能需要下载较大的文件,请确保网络连接稳定。
- 权限问题:如果遇到权限问题,可以在命令前加上sudo(仅限root用户)。
通过以上步骤,你应该能够在Linux系统下成功安装PyTorch。
理论要掌握,实操不能落!以上关于《PyTorch在Linux下安装超详细教程,手把手教你搞定》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

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