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目录

  • 一、创建虚拟环境
  • 二、下载对应要求的GPU版torch
    • 2.1查找对应的版本
    • 2.2 torch安装
  • 三、在虚拟环境中安装torch
    • 3.1激活创建的虚拟环境:
    • 3.2如果下载了cpu版本的torch,想卸载重下
  • 四、安装其他库推荐

一、创建虚拟环境

conda create --name myenv python=3.9

其中myenv为自己创建的环境的名字,可以自己起想要的环境名字,python=3.9是你所制定的python版本,可以自己选择。

二、下载对应要求的GPU版torch

2.1查找对应的版本

在命令指示窗口(cmd)中输入代码:

nvidia-smi

查看自己cuda版本:
在这里插入图片描述
如图所示,我的cuda版本是12.3,下载torch的版本是向下兼容的,所以以我的例子,在cuda<=12.3的torch版本我都可以下载

2.2 torch安装

1)pytorch官网下载:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
打开上面的链接,界面如下,一下包含torch、torchvision、torchaudio等相关包的各个版本,其中每个数字代表的含义如下图:
在这里插入图片描述
找到自己想要下载的版本,点击即可下载。
我只下载torchtorchvision两个关键包,torchaudio是通音频相关包,不搞音频的话,可以不用下载安装。

注意:torchvisiontorch的版本一定要对应,pythoncuda的版本也要对应。不知道torchvision所需要的torch版本的话可以问问kimi

三、在虚拟环境中安装torch

3.1激活创建的虚拟环境:

conda activate myenv

myenv是自己创建的环境名称

进入环境后输入你下载好的torch包的位置,我的如下:
在这里插入图片描述
则输入代码:

pip install E://XUEXI//torch//torch-2.3.1+cul21-cp39-cp39-win_amd64.whl

该代码尽量手打,复制粘贴容易报错,我也不知道是啥原因。

可能出现的问题:
在这里插入图片描述
报错的原因:
1、使用了不安全的 http 镜像。
2、网络问题或镜像中缺少某些依赖包。

如果有如上问题,可以修改代码:

pip install --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn E://XUEXI//torch//torch-2.3.1+cu121-cp39-cp39-win_amd64.whl

等待片刻即可下载好gpu版本的torch。同理下载对应的torchvision也是一样的道理。

下载好了torch,可以用conda list查看是否安装好了GPU版本的torch
在这里插入图片描述
如图所示,torch的版本是2.3.1+cu121,说明安装好的就是GPU版本的torch,如果是cpu版本的torch的话,是不带+cuxxx

3.2如果下载了cpu版本的torch,想卸载重下

卸载错误版本的 PyTorch:

pip uninstall torch torchvision torchaudio

或者,如果你是通过 conda 安装的,可以使用:

conda remove pytorch torchvision torchaudio

代码运行后如下:
在这里插入图片描述

验证卸载是否成功:

pip show torch

结果如下说明卸载完全:
在这里插入图片描述

完成卸载后即可重新安装所需要的torch、torchvision啦!

四、安装其他库推荐

使用以下指令一般都能成功安装各种库!

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (需要的包名) --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

例如我想要下载pandas库:

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

运行结果:
在这里插入图片描述
这就成功下载好了pandas库。

http://www.dtcms.com/a/433737.html

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