pytorch12.4利用pip
时间: 2025-06-14 09:47:52 浏览: 12
### 通过 pip 安装 PyTorch 12.4 的方法
用户需要安装特定版本的 PyTorch(12.4),以下是详细的安装方法和注意事项。
#### 确认环境要求
在安装 PyTorch 之前,确保当前 Python 版本与 CUDA 版本兼容。根据引用内容[^3],推荐的 Python 版本范围为 3.8 至 3.11。如果使用 CUDA 12.4,则需要确保系统已正确安装对应的 CUDA 驱动程序[^5]。
#### 创建虚拟环境
为了确保安装过程不会影响其他项目,建议创建一个新的虚拟环境。以下命令用于创建一个名为 `torch_env` 的虚拟环境,并设置 Python 版本为 3.9:
```bash
conda create -n torch_env python=3.9 -y
conda activate torch_env
```
#### 安装 PyTorch
通过 pip 安装 PyTorch 12.4 时,需指定版本号及 CUDA 版本。以下命令适用于 CUDA 12.4 和 Python 3.9 的组合:
```bash
pip install torch==2.0.0+cu124 torchvision==0.15.1+cu124 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
```
上述命令中,`torch==2.0.0+cu124` 表示安装支持 CUDA 12.4 的 PyTorch 2.0.0 版本[^4]。如果需要安装其他版本的 PyTorch,请调整版本号。
#### 检查安装是否成功
安装完成后,可以通过以下代码检查 GPU 是否可用:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果输出为 `True`,则表明 PyTorch 已成功调用 GPU[^1]。
#### 替换镜像源(可选)
为了加速下载速度,可以替换为国内镜像源。例如,清华大学开源软件镜像站:
```bash
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
之后再执行 PyTorch 的安装命令即可[^2]。
### 注意事项
- 如果系统未安装 CUDA 或无需使用 GPU,可以将 `--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124` 替换为 `--index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu`。
- 确保系统中的 NVIDIA 驱动程序版本与 CUDA 12.4 兼容[^5]。
阅读全文
相关推荐


















