pytorch1.10.1安装教程
时间: 2025-05-12 08:27:36 浏览: 41
### PyTorch 1.10.1 的安装指南
为了正确安装 PyTorch 1.10.1,可以按照以下方法操作。以下是基于 `pip` 和 `conda` 的两种常见方式。
#### 方法一:通过 Conda 安装
如果使用 Anaconda 或 Miniconda 虚拟环境管理工具,则可以通过以下命令完成安装:
```bash
conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
```
此命令会自动处理依赖关系并安装指定版本的 PyTorch、Vision 工具库以及 Audio 支持模块[^2]。
#### 方法二:通过 Pip 安装
对于未使用 Conda 环境的情况,推荐配置国内镜像源加速安装过程。具体步骤如下:
1. **设置 pip 配置文件**
编辑或新建 `.pip/pip.conf` 文件,添加以下内容以启用清华大学开源软件镜像站作为默认索引地址:
```ini
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
2. **创建虚拟环境(可选)**
使用 `virtualenv` 创建独立 Python 运行环境,避免与其他项目冲突:
```bash
pip install virtualenv
virtualenv my_pytorch_env
source my_pytorch_env/bin/activate
```
3. **执行安装命令**
下载并安装所需组件,包括 PyTorch 主体及其扩展库:
```bash
pip install torch==1.10.1 torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
上述 `-f` 参数指定了官方稳定版轮子文件仓库位置,确保获取到兼容性强的预编译包[^3]。
#### 注意事项
- 如果目标机器配备 NVIDIA 显卡且希望利用 GPU 加速计算性能,请事先确认已安装对应版本 CUDA Toolkit (此处为 v10.2) 及其配套 cuDNN 库。
- 对于多显卡场景下分布式训练需求,还需额外部署 NCCL 插件来优化节点间通信效率。
- 成功完成后可通过运行测试脚本来验证功能正常与否;同时建议查阅系统路径配置是否遗漏必要目录项[^4]。
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