anaconda torch mac
时间: 2025-03-20 18:21:34 浏览: 36
### 安装和配置 PyTorch 使用 Anaconda 的过程
在 macOS 上通过 Anaconda 配置并安装 PyTorch 是一种高效的方式,以下是具体的操作说明:
#### 创建虚拟环境
为了确保项目的独立性和兼容性,建议先创建一个新的 Conda 虚拟环境。可以指定所需的 Python 版本,在此案例中假设需要的是 Python 3.7。
```bash
conda create -n pytorch_env python=3.7
```
激活刚刚创建的虚拟环境:
```bash
conda activate pytorch_env
```
如果遇到无法下载特定版本的情况,可能是因为当前 Conda 不支持该版本的 Python 或其他依赖项[^3]。此时可以选择更新 Conda 到最新版本或者尝试重新安装整个 Anaconda 环境。
#### 安装 PyTorch
进入官方推荐页面 [https://pytorch.org/get-started/locally/] 并根据操作系统选择合适的命令行指令。对于 Mac 用户,默认情况下会提供如下命令用于 GPU 和 CPU 支持的选择。
针对仅需 CPU 支持的情况下,执行以下命令即可完成安装:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
```
如果有 NVIDIA 显卡并且希望利用 CUDA 加速,则应替换上述 `cpuonly` 参数为具体的 cuda 工具链编号,例如 `cuda113` 表示使用 CUDA Toolkit 11.3。
另外还可以考虑额外引入一些常用的扩展库比如 PyTorch Geometric (PyG),它提供了丰富的几何深度学习功能集。
```bash
pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH_VERSION}+${CUDA_VERSION}.html
```
注意 `${TORCH_VERSION}` 和 `${CUDA_VERSION}` 应当依据实际环境中已有的 Torch 及其对应的 Cuda 设置来调整[^4]。
最后验证安装是否成功可以通过简单的测试脚本来确认:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
以上步骤涵盖了从基础到高级选项下的全部流程指导[^2]。
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