ubuntu20.04 安装torch
时间: 2025-03-18 18:00:10 浏览: 45
### 安装 PyTorch 的方法
在 Ubuntu 20.04 上安装 PyTorch 可以通过 `pip` 工具完成,无需依赖 Anaconda。以下是具体的说明:
#### 确定 CUDA 版本
在安装前需确认系统的 CUDA 驱动版本以及兼容的 PyTorch CUDA 工具包版本。对于 Ubuntu 20.04,默认支持的 CUDA 版本为 11.8[^1]。
可以通过以下命令检查当前系统中的 NVIDIA 驱动程序及其支持的 CUDA 版本:
```bash
nvidia-smi
```
如果未安装 NVIDIA 显卡驱动,则需要先安装适合的显卡驱动并验证其功能。
---
#### 使用 pip 安装 PyTorch
访问官方 PyTorch 官网 (https://pytorch.org/) 并根据需求选择合适的配置选项(操作系统、Python 版本、CUDA 版本),获取推荐的安装命令。通常情况下,可以运行如下命令来安装带有 CUDA 支持的 PyTorch:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
上述命令适用于具有 CUDA 11.8 支持的环境。如果没有 GPU 或者不需要 CUDA 加速,可以选择 CPU-only 版本:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
注意:确保已正确设置 Python 和 pip 环境,并升级至最新版 pip 以便顺利执行以上操作:
```bash
pip install --upgrade pip
```
---
#### 验证安装是否成功
为了测试 PyTorch 是否正常工作,可以在终端中启动 Python 解释器并尝试加载模块:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
如果返回的结果显示 `True` 则表明设备能够识别到可用的 GPU 资源;反之则仅限于 CPU 运算模式[^3]。
---
### 注意事项
尽管部分资料提到利用 Conda 来管理软件包和虚拟环境[^2],但此方式并不符合题目要求——即不借助 Anacoda 实现部署流程。因此建议按照前述指导单独依靠 Pip 执行整个过程即可满足条件。
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