pytorch1.4.0下载
时间: 2025-05-10 20:22:12 浏览: 26
### 下载 PyTorch 1.4.0 的方法
为了成功安装 PyTorch 1.4.0,可以根据具体需求选择不同的方式。以下是针对不同场景的解决方案:
#### 场景一:基于 CUDA 10.0 的 GPU 支持
如果您的设备支持 NVIDIA GPU 并已安装 CUDA 10.0,则可以通过以下命令完成安装:
```bash
pip install torch==1.4.0+cu100 torchvision==0.5.0+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
此命令会下载适用于 CUDA 10.0 的 PyTorch 和 TorchVision 版本[^2]。
#### 场景二:仅 CPU 支持
如果您不需要 GPU 加速或者设备未配备兼容的显卡,可以使用纯 CPU 版本的 PyTorch:
```bash
pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
该命令将安装不依赖于 CUDA 的 PyTorch 及其配套库[^3]。
#### 场景三:通过 Conda 创建虚拟环境并安装
对于更复杂的开发环境管理,推荐使用 Anaconda 来创建独立的 Python 虚拟环境。例如,在 Windows 或 Linux 上执行如下操作来设置一个专门用于 PyTorch 的环境(假设目标 Python 版本为 3.x):
```bash
conda create -n pytorch_env python=3.7
conda activate pytorch_env
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cpuonly -c pytorch
```
上述脚本不仅设置了新的虚拟环境 `pytorch_env`,还确保了所有必要的依赖项被正确加载。
#### 验证安装是否成功
无论采用哪种方式进行安装,都建议验证安装结果以确认一切正常工作。运行下面这段简单的测试代码即可快速检查:
```python
import torch
print(torch.__version__)
if torch.cuda.is_available():
print("CUDA is available:", torch.version.cuda)
else:
print("Running on CPU only.")
```
### 注意事项
- **Python 版本匹配**:请务必保证所使用的 Python 解释器版本与您计划安装的软件包相适应。通常情况下,较新版本的 PyTorch 更倾向于支持现代主流的 Python 发行版。
- **网络稳定性**:由于某些资源可能托管在国外服务器上,因此良好的互联网连接至关重要[^5]。
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