本地下载pytorch之后
时间: 2025-02-18 12:49:00 浏览: 34
### 安装和配置 PyTorch
#### 查看现有环境中的工具包
为了确认当前环境中已有的软件包,可以执行如下命令来列出通过 Conda 和 Pip 安装的所有包:
```bash
conda list
pip list
```
这些命令有助于了解现有的依赖项以及是否存在冲突的库版本[^1]。
#### 创建并管理虚拟环境
建议在一个独立的虚拟环境中操作以避免影响全局 Python 设置或其他项目。可以通过下面的指令创建一个新的虚拟环境,并将其命名为 `pytorch` 或者其他自定义名称:
```bash
conda create --name pytorch python=3.9
```
之后,使用以下命令激活新创建的虚拟环境:
```bash
conda activate pytorch
```
此时终端提示符前会显示 `(pytorch)` 表明已经成功切换到了指定的虚拟环境中工作[^3]。
#### 下载与安装 PyTorch
对于 GPU 版本的支持,推荐访问官方文档获取最新的稳定版链接或直接利用 Conda 进行安装。例如,在 Windows 平台上可采用如下方式快速完成带有 CUDA 支持的 PyTorch 的安装:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
如果偏好图形界面,则可以从 Anaconda Navigator 中选择相应的环境并通过 GUI 来添加所需的组件;不过这种方式通常不如命令行灵活高效[^2]。
#### 验证安装情况
最后一步是验证 PyTorch 是否被正确加载到系统中。可以在交互式的解释器里运行简单的测试代码片段来进行检验:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
```
这段脚本将会打印出是否检测到了可用的 NVIDIA 显卡设备以及所使用的 PyTorch 库的具体版本号。
阅读全文
相关推荐


















