conda 安装环境，要求python3.6，pytorch1.3.1cuda版本9.2

<think>好的，用户需要了解如何在conda中创建一个环境，要求Python 3.6和PyTorch 1.3.1的CUDA 9.2版本。首先，我得确认这些版本的兼容性。PyTorch 1.3.1支持的CUDA版本有哪些呢？我记得PyTorch的旧版本通常会在其官网上有对应的安装命令。可能需要查阅一下PyTorch的旧版本文档。 接下来，用户可能已经安装了conda，但不确定的话，可能需要先确认conda是否正确安装。不过用户的问题直接是关于环境创建的，所以可以跳过安装conda的步骤，直接进入环境创建部分。 创建环境使用conda create命令，指定Python 3.6。然后需要激活环境，这是标准步骤。安装PyTorch的时候，需要找到对应CUDA 9.2的版本。PyTorch 1.3.1的CUDA 9.2可能对应的正确安装命令是什么？可能需要查看PyTorch以前的发布说明或者conda的包列表。 例如，PyTorch通常通过不同的渠道发布，比如pytorch、cudatoolkit的版本对应。CUDA 9.2对应的cudatoolkit版本应该是9.2。这时候需要指定cudatoolkit=9.2，同时安装pytorch=1.3.1。但可能需要添加正确的渠道，比如pytorch的官方渠道或者conda-forge。 另外，可能需要检查PyTorch 1.3.1是否支持CUDA 9.2。比如，PyTorch 1.3是否支持CUDA 9.2？或者是否CUDA 10.0？这时候可能需要确认，如果用户的需求是必须CUDA 9.2，可能需要找对应的PyTorch版本。如果PyTorch 1.3.1不支持CUDA 9.2，可能需要调整用户的期望，或者建议其他版本组合。 假设经过检查，PyTorch 1.3.1确实支持CUDA 9.2，那么正确的安装命令可能类似于conda install pytorch==1.3.1 cudatoolkit=9.2 -c pytorch。但是需要确认是否存在这样的包组合。有可能在conda的仓库中，PyTorch 1.3.1可能依赖的是更高版本的cudatoolkit，这时候可能需要用户调整CUDA版本或者PyTorch版本。 如果用户的环境必须使用CUDA 9.2，可能需要安装对应版本的驱动。这时候可能需要提醒用户检查本地CUDA驱动是否兼容CUDA 9.2。例如，CUDA runtime版本（由conda安装的cudatoolkit）和系统安装的NVIDIA驱动支持的版本是否匹配。CUDA 9.2需要至少某个版本的驱动，用户需要确认他们的GPU驱动是否支持。 另外，用户可能是在旧项目或特定环境下需要这样的配置，所以需要确保步骤正确，避免版本冲突。比如，在创建环境时，明确指定Python和PyTorch的版本，以及cudatoolkit的版本。同时，可能需要使用conda的channel优先级，比如添加pytorch channel，以确保找到对应的包。 总结步骤应该是： 1. 创建conda环境并指定Python 3.6。 2. 激活环境。 3. 安装PyTorch 1.3.1和cudatoolkit 9.2，可能需要指定正确的channel。 4. 验证安装是否正确，检查PyTorch是否识别CUDA。 如果在实际操作中发现无法找到对应的包，可能需要建议用户检查可用的版本，或者考虑使用pip安装，因为conda的旧版本包可能已被移除。例如，PyTorch的旧版本可能只能通过pip安装，但需要注意pip安装可能不会自动处理cudatoolkit的依赖，需要单独安装。 所以，可能的步骤还包括如果conda不可行，转而使用pip的命令，如pip install torch==1.3.1+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。但需要确认PyTorch官方是否提供对应CUDA 9.2的wheel文件。 最后，验证部分需要用户执行Python代码，导入torch并检查torch.cuda.is_available()是否为True，以及打印的版本是否正确。</think>以下是使用conda创建Python 3.6环境并安装PyTorch 1.3.1(CUDA 9.2版本)的详细步骤： --- ### **步骤1：创建conda环境** ```bash conda create -n torch131_env python=3.6 -y ``` - `-n torch131_env` 指定环境名称 - `python=3.6` 强制使用Python 3.6 - `-y` 自动确认安装依赖 --- ### **步骤2：激活环境** ```bash conda activate torch131_env ``` --- ### **步骤3：安装PyTorch 1.3.1 + CUDA 9.2** ```bash conda install pytorch==1.3.1 torchvision cudatoolkit=9.2 -c pytorch ``` - `pytorch==1.3.1` 指定PyTorch版本 - `cudatoolkit=9.2` 匹配CUDA 9.2 - `-c pytorch` 从PyTorch官方仓库安装 --- ### **步骤4：验证安装** 启动Python解释器，执行： ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出 1.3.1 print(torch.cuda.is_available()) # 应输出 True print(torch.version.cuda) # 应输出 9.2 ``` --- ### **常见问题处理** 1. **找不到包** - 检查conda镜像源：`conda config --show channels` - 添加pytorch官方源：`conda config --append channels pytorch` 2. **CUDA不可用** - 确认系统驱动支持CUDA 9.2（需NVIDIA驱动版本 ≥ 396.26） - 更新驱动：[NVIDIA驱动下载](https://www.nvidia.com/drivers) 3. **备选安装方式（conda不可用时）** 使用pip安装： ```bash pip install torch==1.3.1+cu92 torchvision==0.4.2+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` --- ### **版本兼容性说明** | 组件 | 版本要求 | 备注 | |--------------|--------------|--------------------------| | Python | 3.6.x | 兼容PyTorch 1.3.x | | PyTorch | 1.3.1 | 最后一个支持CUDA 9.2的版本 | | CUDA Toolkit | 9.2 | 需NVIDIA驱动 ≥ 396.26 | --- 通过以上步骤，即可获得一个满足Python 3.6 + PyTorch 1.3.1 + CUDA 9.2的独立环境。