anconda prompt安装torch
时间: 2025-07-06 08:48:27 浏览: 7
### 在 Anaconda Prompt 中安装 PyTorch
为了在 Anaconda Prompt 中顺利安装 PyTorch,建议按照以下流程操作:
#### 创建虚拟环境
首先,在 Anaconda Prompt 中创建一个新的 Python 虚拟环境。这一步骤可以确保不同项目之间的依赖关系不会相互干扰。
```bash
conda create --name pytorch_env python=3.11.9
```
接着,激活新创建的虚拟环境:
```bash
conda activate pytorch_env
```
#### 安装 CUDA Toolkit
对于配备 NVIDIA RTX 4060 显卡的情况,推荐安装兼容的 CUDA 版本(例如 CUDA 12.2)。可以通过 Conda 渠道来完成这一过程:
```bash
conda install cudatoolkit=12.2 -c nvidia
```
#### 验证 CUDA 安装情况
确认 CUDA 是否已正确配置非常重要。可以在命令行中运行如下指令测试 CUDA 的可用性:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果返回 `True` 则表示 CUDA 已经成功设置[^2]。
#### 安装 PyTorch 及其扩展包
现在准备就绪,可以直接通过 Conda 或者 pip 来安装特定版本的 PyTorch 和 torchvision 库。考虑到硬件条件以及软件需求,这里给出适用于 Windows 平台并支持 CUDA 加速的具体命令:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-c pytorch -c nvidia` 参数指定了从官方渠道获取资源;而 `pytorch-cuda=12.2` 确保选择了匹配当前系统的 CUDA 版本[^5]。
#### 检查 PyTorch 安装状态
最后,验证 PyTorch 是否已经正常工作。打开 Python 解释器并尝试导入必要的模块:
```python
import torch
import torchvision
print(f'Torch Version: {torch.__version__}')
print(f'Is CUDA available? {"Yes" if torch.cuda.is_available() else "No"}')
```
以上步骤完成后应该能够看到 Torch 的版本号,并且确认 GPU 支持状况[^4]。
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