实验室服务器安装pytorch
时间: 2025-02-09 13:50:26 浏览: 37
### 安装PyTorch于Linux服务器
#### 准备工作
确保系统已安装Python和pip工具。这可以通过执行如下命令来完成:
```bash
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip
```
对于某些特定需求,可能还需要安装其他依赖项,如开发库和其他必要的包。
#### 使用Anaconda管理环境与软件包
推荐采用Anaconda作为Python环境管理和软件包管理的解决方案。首先下载并安装Anaconda或Miniconda。完成后,创建一个新的Conda环境用于安装PyTorch及相关组件。例如,可以创建名为`pytorch_env`的Python 3.8环境,并激活它:
```bash
conda create --name pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env
```
#### 安装PyTorch及其扩展库
一旦进入了所需的Conda环境中,则可以根据具体硬件配置选择合适的安装方式。如果目标机器配备有NVIDIA GPU并且希望利用CUDA加速计算性能的话,建议按照官方文档中的指导进行GPU支持版PyTorch的安装;反之则可以选择CPU-only版本。这里给出一种通用的方法来安装最新稳定版PyTorch以及常用的计算机视觉处理库`torchvision`:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
上述命令会自动解决所有依赖关系并将所需资源部署到当前活跃的Conda环境中[^1]。
另外,也可以借助Pip来进行安装操作,在这种情况下需指定源地址以加快下载速度:
```bash
pip install torch==1.5.1 torchvision==0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.douban.com/simple
```
此方法适用于那些偏好轻量级方案而不愿引入整个Anaconda平台的情况[^4]。
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