卸载CPU版本的torch安装GPU版本的torch
时间: 2025-03-03 20:29:07 浏览: 134
### 卸载CPU版本的PyTorch
为了确保彻底移除现有的CPU-only版本PyTorch,建议先通过`conda`或`pip`工具来卸载当前已安装的包。具体操作如下:
对于使用`conda`安装的情况:
```bash
conda remove pytorch torchvision torchaudio
```
如果之前是通过`pip`安装,则应执行:
```bash
pip uninstall torch torchvision torchaudio
```
确认所有相关组件已被成功删除之后再继续下一步。
### 安装GPU支持的PyTorch
根据官方文档推荐的方式,在Anaconda环境中可以通过以下两种方法之一来进行GPU加速版PyTorch的安装[^1]。
#### 方法一: 使用Conda安装
在激活的目标虚拟环境下输入下列指令完成带有CUDA 12.4支持的PyTorch及其依赖项的安装:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
```
#### 方法二: 使用Pip安装
同样是在目标虚拟环境中,可以采用下面这条命令实现相同目的:
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
```
注意观察安装过程中显示的信息,特别是当提示是否同意下载文件时要仔细核对列表中的项目是否符合预期需求[^3]。
验证安装效果可尝试运行Python解释器并导入`torch`库后调用`torch.cuda.is_available()`函数检查是否有可用的CUDA设备[^2]。
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