安装torch2.2.2cu121
时间: 2025-03-15 19:05:48 浏览: 143
### 安装 PyTorch 2.2.2 cu121 版本
为了安装指定版本的 PyTorch 库(例如 PyTorch 2.2.2 和 CUDA 12.1),可以按照以下方法操作:
#### 方法一:使用 pip 进行安装
可以通过 `pip` 命令来安装特定版本的 PyTorch。以下是具体的命令:
```bash
pip install torch==2.2.2+cu121 torchvision==0.17.0+cu121 torchaudio==2.2.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```
此命令会从官方 PyTorch 轮子仓库中下载并安装带有 CUDA 12.1 支持的 PyTorch 2.2.2 版本[^1]。
#### 方法二:使用 conda 创建环境并安装
如果更倾向于使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 环境,则可以执行如下步骤:
```bash
conda create -n pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env
pip install torch==2.2.2+cu121 torchvision==0.17.0+cu121 torchaudio==2.2.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```
上述命令首先创建了一个名为 `pytorch_env` 的新环境,并激活该环境,随后通过 `pip` 安装所需的 PyTorch 及其依赖项[^4]。
#### 验证安装是否成功
完成安装后,可通过以下代码验证 PyTorch 是否正常工作以及是否启用了 GPU 加速功能:
```python
import torch
print(f"Torch version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")
```
以上脚本将打印当前使用的 PyTorch 版本、CUDA 是否可用及其对应的版本号[^2]。
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#### 注意事项
- **Python 版本匹配**:确保所选的 Python 版本与目标 PyTorch 版本兼容。例如,在某些情况下,PyTorch 2.2.2 推荐搭配 Python 3.8 使用[^3]。
- **CUDA 工具链一致性**:确认本地已正确安装对应版本的 NVIDIA CUDA Toolkit (v12.1),否则即使安装了支持 CUDA 的 PyTorch,也可能无法正常使用 GPU 功能。
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