torchvision安装CPU版本
时间: 2025-05-23 21:47:34 浏览: 19
### 如何安装 torchvision 的 CPU 版本 PyTorch
为了正确安装 `torchvision` 的 CPU 版本以及与其兼容的 `PyTorch`,以下是详细的说明:
#### 1. 确定 Python 和 PyTorch 版本
在安装前,需确认当前使用的 Python 和 PyTorch 版本。这可以通过以下命令完成:
```bash
python --version
conda list | grep torch
```
如果尚未安装 PyTorch,则需要先通过 Anaconda 安装适合的 CPU 版本[^3]。
#### 2. 使用 Conda 安装 PyTorch 和 torchvision
对于不支持 GPU 的设备,推荐使用如下命令来安装 CPU-only 的 PyTorch 及其配套库 `torchvision` 和 `torchaudio`:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
```
这条命令会自动处理依赖关系,并确保安装的是与 PyTorch 兼容的最新版本 `torchvision`[^1]。
#### 3. 验证 PyTorch 是否为 CPU 版本
安装完成后,可通过运行以下代码验证是否成功安装了 CPU 版本的 PyTorch:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果返回值为 `False`,则表明已成功安装 CPU 版本的 PyTorch[^4]。
#### 4. 手动指定 torchvision 版本(可选)
有时可能需要特定版本的 `torchvision` 来满足项目需求。在这种情况下,可以从官方稳定仓库手动下载 `.whl` 文件并安装。具体操作如下:
- 访问 [PyTorch 官方 whl 包页面](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)[^2]。
- 根据自己的操作系统、Python 版本和 PyTorch 版本选择合适的 `torchvision` 轮子文件。
- 下载后执行以下命令进行安装:
```bash
pip install /path/to/downloaded/file.whl
```
注意,在此过程中还需确保已预先安装好 Pillow 库,因为某些功能模块可能会对其有所依赖。如果没有安装 Pillow,可以访问其官方网站获取对应轮子文件并安装。
---
### 总结
以上方法提供了两种途径用于安装 `torchvision` 的 CPU 版本:一种是利用 conda 自动化工具一步到位;另一种则是针对特殊场景的手动配置方式。无论采取哪种方案,都应严格匹配各组件间的版本号以免引发冲突或错误。
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