ubuntu安装PYTHON3.8,pytorch1.8.1
时间: 2025-04-19 12:13:06 浏览: 24
### 安装 Python 3.8 和 PyTorch 1.8.1
#### 准备工作
为了确保顺利安装,建议先更新系统的包列表并升级现有软件包:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 安装 Python 3.8
如果系统默认未提供最新版的Python,则可以通过以下方式来获取特定版本。
##### 添加 deadsnakes PPA 并安装 Python 3.8
通过PPA可以更轻松地获得较新的Python版本而不影响系统自带的解释器。
```bash
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt install python3.8 python3.8-distutils python3.8-dev
```
验证安装成功:
```bash
python3.8 --version
```
这一步骤能够确认Python已正确部署到环境中[^1]。
#### 设置 pip 工具链
对于新安装的Python来说,默认可能不会带有`pip`, 所以需要手动设置它.
下载 `get-pip.py` 文件并通过刚刚安装的Python执行该脚本完成安装过程。
```bash
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
python3.8 get-pip.py
```
测试是否能正常使用pip工具:
```bash
python3.8 -m pip --version
```
此时应该能看到对应于Python 3.8 的 Pip 版本信息显示出来。
#### 创建虚拟环境 (可选)
创建独立的工作空间有助于隔离不同项目的依赖关系, 防止冲突发生。
```bash
python3.8 -m venv my_pytorch_env
source my_pytorch_env/bin/activate
```
激活后的提示符前会加上 `(my_pytorch_env)` 表明当前处于此环境下操作。
#### 安装 CUDA 及 cuDNN (仅限 GPU 用户)
对于希望利用GPU加速计算的任务而言,在继续之前需保证已经妥善设置了NVIDIA驱动程序及相关组件。可通过如下指令查询CUDA版本号以便后续匹配合适的PyTorch构建选项[nvidia-smi][^2].
#### 安装指定版本的 PyTorch 1.8.1
访问官方网站定制适合个人需求的具体安装命令。这里假设目标平台支持CUDA 11.1作为例子说明。
```bash
python3.8 -m pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
上述链接指向了一个包含多个预编译二进制文件的位置,其中包含了针对各种硬件架构优化过的PyTorch发行版。
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