Python3.9安装Pytorch教程
时间: 2025-05-03 13:46:50 浏览: 37
### 如何在 Python 3.9 中安装 PyTorch
#### 创建 Conda 虚拟环境并指定 Python 版本
为了确保兼容性和隔离开发环境,可以创建一个新的 Conda 环境,并将其配置为使用 Python 3.9。以下是实现此目标的命令:
```bash
conda create -n pytorch python=3.9
```
激活刚刚创建的虚拟环境 `pytorch` 的方法如下[^1]:
```bash
conda activate pytorch
```
#### 验证 Python 版本
确认当前环境中使用的 Python 是否为所需版本(即 3.9)。可以通过以下命令验证:
```bash
python --version
```
如果显示的结果不是预期的版本,则可能需要重新检查之前的步骤。
#### 下载并解压 Python 源码包 (可选)
对于某些特定需求,可以直接下载官方发布的 Python 压缩文件来手动编译或替换现有版本。例如,选择适合的操作系统和架构对应的 `.tgz` 文件进行操作[^2]:
```bash
cd ~
wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.18/Python-3.9.18.tgz
tar -zxvf Python-3.9.18.tgz
```
不过,在大多数情况下,通过 Anaconda 或 Miniconda 来管理依赖关系更为简便高效[^3]。
#### 安装 GPU 支持的 PyTorch
访问官方网站获取最新推荐的安装指令集合[^5]。针对 Ubuntu 24 和其他支持 CUDA 的平台,可以从页面上复制对应于所期望硬件加速特性的那一行脚本来运行。通常形式类似于这样的一条 pip 行动语句或者 conda 方法调用;这里给出一个基于 pip 的例子供参考(实际应参照官网指引调整参数) :
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
完成上述过程之后,可通过简单测试程序检验是否成功加载库及其内部组件正常运作状况[^4]:
```python
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
以上就是整个流程概述以及关键环节说明文档整理而成的内容总结。
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