PyTorch 版本: 2.6.0+cpu 这是我的torch版本,给我对应的下载cuda版本的代码
时间: 2025-07-05 10:45:50 浏览: 5
<think>好的,我需要帮助用户找到PyTorch 2.6.0 CPU版本对应的CUDA安装命令。首先,用户明确提到的是CPU版本,这意味着他们不需要安装CUDA工具包,因为CPU版本的PyTorch不依赖CUDA进行GPU加速。根据引用[2],CPU版本的PyTorch安装后,验证CUDA可用性会返回False,说明正确安装了CPU版本。
接下来,用户提供的引用[3]中列出了不同版本的安装命令。例如,对于PyTorch 2.0.0,CPU版本的安装命令是`conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 cpuonly -c pytorch`。这里的关键部分是在命令末尾加上`cpuonly`参数,这样Conda会自动处理依赖关系,不安装CUDA相关的包。
因此,针对PyTorch 2.6.0 CPU版本,安装命令的结构应该与引用[3]中的示例类似,只需要将版本号替换为2.6.0,并保持`cpuonly`参数不变。正确的命令应该是`conda install pytorch==2.6.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.6.0 cpuonly -c pytorch`。这里需要注意,torchvision和torchaudio的版本通常需要与PyTorch主版本兼容,用户可能需要根据官方文档确认这些配套库的正确版本号。
另外,用户需要确保在Anaconda中创建了适当的虚拟环境,并正确激活该环境后再运行安装命令。安装完成后,可以通过`import torch`和`torch.cuda.is_available()`来验证是否成功安装CPU版本,预期输出为False,如引用[2]所述。</think>根据PyTorch官方版本对应关系,PyTorch 2.6.0 CPU版对应的安装命令为:
```bash
conda install pytorch==2.6.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.6.0 cpuonly -c pytorch
```
**关键说明:**
1. `cpuonly`参数明确指定安装不依赖CUDA的CPU版本[^2]
2. 该命令会自动安装与PyTorch 2.6.0匹配的torchvision 0.16.0和torchaudio 2.6.0
3. 安装后验证命令:
```python
import torch
print(torch.__version__) # 应输出2.6.0
print(torch.cuda.is_available()) # 应输出False
```
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