conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia torch是cpu版本 cuda不可用

<think>好的，我现在需要帮助用户在没有CUDA的情况下通过conda安装指定版本的PyTorch及其依赖项。用户提到要安装pytorch==2.5.1、torchvision==0.20.1和torchaudio==2.5.1的CPU版本，因为CUDA不可用。首先，我需要回顾conda安装PyTorch的常规流程，以及如何指定CPU版本。 首先，根据用户提供的引用内容，创建虚拟环境是关键步骤，这样可以隔离不同项目的依赖。用户可能需要先创建一个新环境，并指定Python版本。PyTorch 2.5.1可能需要特定的Python版本兼容，比如3.8到3.12之间，需要确认兼容性。然后，激活该环境。 接下来，安装PyTorch的CPU版本。通常，PyTorch的官方安装命令会默认包含CUDA支持，但用户需要的是纯CPU版本。这时候应该使用特定的渠道或者参数来排除CUDA依赖。例如，在conda安装时，可以添加`cpuonly`包，或者使用`-c pytorch`指定pytorch的官方渠道，但需要找到对应版本的CPU包。 查阅PyTorch的官方文档或之前的安装经验，PyTorch的CPU版本通常可以通过在安装命令中添加`cpuonly`作为依赖项。因此，正确的命令可能是在conda install时加入`cpuonly`，并指定对应的版本号。例如： conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 cpuonly -c pytorch 但需要确认这个版本的PyTorch在pytorch渠道中是否有对应的CPU包。另外，用户可能还需要注意依赖项的版本兼容性，比如torchvision和torchaudio的版本是否与PyTorch 2.5.1匹配。 另外，用户提到的安装命令中原本有`pytorch-cuda=11.8`，但用户需要CPU版本，所以应该去掉这个部分，并替换为`cpuonly`。同时，确保不添加任何CUDA相关的参数。 总结步骤： 1. 创建并激活新的conda环境，指定合适的Python版本。 2. 使用conda安装命令，指定PyTorch、torchvision、torchaudio的版本，并添加`cpuonly`包，从pytorch渠道安装。 3. 安装完成后验证是否确实使用了CPU版本，可以通过Python脚本检查torch.cuda.is_available()是否为False。 可能的验证步骤是运行Python并输入： import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 应该输出False 此外，需要确认这些版本是否在conda的仓库中存在。例如，PyTorch 2.5.1的CPU版本是否在默认或pytorch的渠道中可用。如果不可用，可能需要使用pip安装，但用户要求使用conda，所以需要确保conda仓库中有对应的版本。 最后，用户可能需要处理环境变量的问题，但通常安装CPU版本后，PyTorch会自动使用CPU，无需额外配置。不过，在安装过程中如果有CUDA相关的包被错误地安装，可能需要重新创建环境并确保正确指定了CPU版本。</think>为了在没有CUDA支持的系统中安装PyTorch的指定CPU版本，请按以下步骤操作： ### 操作步骤 1. **创建独立虚拟环境** ```bash conda create -n pytorch_cpu python=3.12 # 需确保Python版本与PyTorch兼容 conda activate pytorch_cpu ``` [^1] 2. **安装CPU版本PyTorch套件** ```bash conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 cpuonly -c pytorch ``` - `cpuonly`参数强制安装CPU版本 - 去掉原命令中的CUDA相关参数`pytorch-cuda=11.8` 3. **验证安装结果** 执行Python代码： ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出2.5.1 print(torch.cuda.is_available()) # 必须返回False ``` ### 注意事项 - 当环境中存在`cpuonly`包时，conda会自动禁用CUDA依赖 - 若安装时出现依赖冲突，建议先更新conda： ```bash conda update -n base conda ```