linux创建pytorch虚拟环境
时间: 2025-02-19 17:05:51 浏览: 36
### 创建PyTorch虚拟环境
#### 使用Conda创建Python 3.6的虚拟环境并安装PyTorch
为了快速设置好开发环境,在Linux系统上可以采用离线安装的方式,这通常是最迅速的方法之一。首先,通过下面这条指令来建立一个名为`seg`的Python 3.6版本的虚拟环境[^1]:
```bash
conda create -n seg python=3.6
```
激活新创建好的虚拟环境以便于后续操作:
```bash
conda activate seg
```
确认已经进入了正确的环境中之后,就可以继续按照需求安装特定版本的PyTorch及其依赖项了。
对于想要具体控制CUDA工具包版本的情况,比如安装带有CUDA 10.2支持的PyTorch 1.8.0版本以及配套组件,可执行如下命令完成安装过程[^4]:
```bash
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
```
如果不需要特别指定这些细节,则可以直接利用官方推荐的方式来获取最新稳定版的PyTorch发行版。
#### 验证配置是否成功
一旦完成了上述步骤,应该测试一下刚刚搭建起来的环境是否能够正常工作。启动Python解释器,并尝试导入`torch`库来进行简单的功能检测[^3]:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
```
当看到输出显示有可用的CUDA设备时(即最后一行返回True),就说明一切准备妥当,可以开始基于GPU加速的应用程序开发了。
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