pytorch环境配置cpu
时间: 2025-05-22 15:08:19 浏览: 35
### PyTorch CPU环境配置教程
#### 1. 安装环境要求
为了成功安装并运行PyTorch的CPU版本，需要满足一定的依赖条件。通常情况下，推荐使用Python 3.7及以上版本，并确保操作系统支持所选的PyTorch版本[^1]。
#### 2. 创建Python虚拟环境
创建独立的虚拟环境可以有效管理项目所需的库及其版本，避免不同项目之间的冲突。
##### 2.1 安装 Anaconda 或 Miniconda
如果尚未安装Anaconda或Miniconda，请先完成其安装过程。这是构建虚拟环境的基础工具之一。
##### 2.2 创建torch虚拟环境
通过以下命令创建一个新的虚拟环境（假设命名为`torch_env`），并激活该环境：
```bash
conda create -n torch_env python=3.9
conda activate torch_env
```
此操作会初始化一个基于指定Python版本的新环境。
#### 3. 安装 PyTorch CPU 版本
目前存在多种方法来安装PyTorch的CPU版，以下是几种常见方式：
##### 3.1 使用 Conda 命令安装
可以通过Conda包管理器快速安装PyTorch及相关组件，适用于希望简化依赖关系处理的情况：
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
```
这条指令能够自动解决大部分依赖项问题[^2]。
##### 3.2 使用 Pip 下载预编译whl文件
对于某些特定需求或者网络受限场景下，可以选择手动下载官方提供的`.whl`文件后再进行本地安装。例如，在Windows平台上针对Python 3.8版本的操作如下所示：
```bash
pip install C:\Users\DELL\Desktop\torch-1.10.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl
```
这种方法提供了更高的灵活性，但也增加了复杂度[^3]。
#### 4. 验证安装是否成功
验证PyTorch是否正确安装非常重要，可通过简单的脚本来确认基本功能正常运作。
##### 4.1 Python终端测试
启动Python解释器后输入下面几行代码查看是否有错误提示：
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available()) # 应返回False表示仅限于CPU模式
```
上述输出应显示当前已加载的PyTorch版本号以及表明未检测到任何可用GPU设备的信息。
##### 4.2 PyCharm集成开发环境中测试
当在IDE内部工作时，同样需保证选择了正确的解释程序路径指向先前建立好的虚拟环境位置。之后新建一空白Python Script尝试重复前述检验逻辑即可。
---
###
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- **EULA.txt**：最终用户许可协议文本文件，通常说明了软件的版权和使用许可条件。
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