conda 安装 torch 库
时间: 2025-02-05 08:08:19 浏览: 83
### 如何使用 Conda 安装 PyTorch 库
#### 创建虚拟环境
为了保持项目的独立性和整洁性,建议先创建一个新的虚拟环境。可以按照如下方式创建一个名为 `myenv` 的虚拟环境,并指定 Python 版本为 3.9:
```bash
conda create -n myenv python=3.9
```
激活新创建的虚拟环境:
```bash
conda activate myenv
```
#### 查找合适的 PyTorch 和 CUDA 版本组合
进入 [PyTorch官方文档](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/) 页面来查找所需的 PyTorch 版本及其对应的 CUDA 版本。
#### 执行安装命令
根据需求选择是否要加速下载速度而采用国内镜像源。以下是基于不同情况下的两种方案:
##### 方案一:使用默认渠道安装最新稳定版(含特定 CUDA)
对于希望快速获得最新版本且配置有 NVIDIA GPU 加速支持的情况来说,可以直接运行以下指令:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
```
##### 方案二:通过清华大学开源软件镜像站加快下载过程
如果网络条件不佳或者追求更快的速度,则推荐切换至清华 TUNA 镜像服务来进行安装操作:
```bash
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
```
注意调整上述命令中的具体版本号以及 CUDA 工具包版本以匹配个人硬件设备状况和项目实际要求[^4]。
#### 验证安装成功与否
最后一步是在终端内启动 Python 解释器并尝试导入刚刚安装好的模块,以此确认整个流程顺利完成无误:
```python
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
```
如果没有抛出任何异常信息则说明一切正常[^5]。
阅读全文
相关推荐


















