pip install torch-1.8.0

这个错误提示表明你的机器不支持当前的torch wheel，你的pip版本也比较老旧，建议你升级pip，然后尝试安装支持你机器的torch版本。可以使用以下命令升级pip： ``` pip install --upgrade pip ``` 然后，你可以在PyTorch官网上查看适合你机器的版本：https://pytorch.org/get-started/locally/。选择合适的版本后，使用以下命令进行安装： ``` pip install torch==<version> -f https://download.pytorch.org/whl/cu<version>/torch_stable.html ``` 其中，`<version>`是你所选择的PyTorch版本，例如：`1.8.0`。

<think>嗯，用户遇到了在Ubuntu上安装numpy和特定版本torch时出现的“非法指令（核心已转储）”错误。我需要帮他们解决这个问题。首先，我得回忆一下这个错误通常是什么原因引起的。可能的原因有几个，比如硬件不兼容、依赖库缺失或者安装包与系统架构不匹配。 用户安装的是torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl，这个包是针对aarch64架构的，也就是ARM64。而用户的Ubuntu系统可能运行在x86_64架构的CPU上，导致不兼容。这时候需要确认系统的架构是否正确。用户可以使用uname -m命令检查，如果是x86_64，那这个包显然无法使用，应该下载对应的x86_64版本。 另外，用户安装的numpy可能也存在类似问题。如果通过pip直接安装的numpy是预编译的二进制包，可能与当前系统的指令集不兼容。可能需要从源代码编译安装，或者安装针对特定平台的版本。 还有可能是依赖库的问题，比如libopenblas或libopenmpi是否正确安装。用户引用的安装步骤中提到了安装这些依赖项，但可能版本不兼容或者安装过程中有遗漏。需要确保这些依赖库已经正确安装并且版本符合要求。 此外，Python版本是否匹配也是一个考虑因素。用户使用的包是cp36，即Python 3.6。如果系统中Python的版本不是3.6，可能会导致问题。需要检查Python版本是否正确，并确认虚拟环境是否配置正确。 可能还需要检查CPU是否支持某些指令集。例如，某些旧的CPU可能不支持AVX指令，而安装的PyTorch版本可能编译时使用了这些指令，导致运行时出现非法指令错误。这时候可能需要从源代码编译PyTorch，或者寻找不依赖这些指令集的预编译版本。 最后，建议用户按照官方文档或可靠来源的安装指南进行操作，确保所有步骤正确无误。如果问题依旧存在，可能需要查看核心转储文件或使用调试工具进一步分析错误原因。</think>### 分步解决方案 1. **确认系统架构与软件包匹配性** - 检查系统架构是否为 `aarch64`（ARM架构）: ```bash uname -m ``` - 若输出为 `x86_64`，则当前安装的 `torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl` 是为 ARM 架构编译的包，无法在 x86_64 系统上运行，需下载对应 x86_64 版本的 PyTorch[^1][^4]。 - 若系统为 ARM 架构，继续排查其他原因。 2. **验证 Python 版本与依赖库** - 确保 Python 版本为 3.6（因安装包为 `cp36`）: ```bash python3 --version ``` - 安装必要依赖库: ```bash sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev pip3 install Cython ``` 若已安装但仍报错，尝试更新依赖库或降级至兼容版本[^2][^4]。 3. **检查 NumPy 和 PyTorch 兼容性** - 安装 NumPy 时建议指定版本: ```bash pip3 install numpy==1.19.5 # 适用于 Python 3.6 的较新版本 ``` - 若安装 PyTorch 仍失败，尝试从官方源安装: ```bash pip3 install torch==1.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 4. **排查 CPU 指令集兼容性** - 部分旧 CPU 不支持 PyTorch 预编译包的指令集（如 AVX），需通过以下方式解决: - 方法1: 从源码编译 PyTorch（需安装 `CMake` 和 `Ninja`）。 - 方法2: 使用更老版本的 PyTorch（如 `1.7.0`）或非优化版本。 5. **验证安装结果** - 运行测试脚本: ```python import numpy, torch print(numpy.__version__, torch.__version__) ``` 若仍报错，检查错误日志或通过 `gdb` 分析核心转储文件。 --- ### 关键点总结 | 步骤 | 核心操作 | 说明 | |------|----------|------| | 1 | 架构匹配 | 确保系统架构与软件包一致 | | 2 | 依赖检查 | 安装正确版本的 Python 和库文件 | | 3 | 兼容适配 | 优先使用官方预编译包 | | 4 | 指令集验证 | 避免使用不支持的 CPU 指令 |