集显用云服务器安装pytorch
时间: 2025-02-09 07:05:51 浏览: 35
### 安装 PyTorch 的前提条件
对于带有集成显卡的云服务器,由于通常不支持 NVIDIA CUDA 技术,因此建议安装仅限于 CPU 支持的 PyTorch 版本。CPU 版本同样能够满足许多机器学习任务的需求。
### 使用 Conda 安装 PyTorch (CPU Only)
为了简化依赖管理和环境配置过程,推荐通过 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 环境并安装 PyTorch。以下是具体操作方法:
#### 创建新的 conda 虚拟环境
```bash
conda create -n pytorch_env python=3.9
```
这一步创建了一个名为 `pytorch_env` 的新虚拟环境,并指定了 Python 3.9 作为解释器版本[^3]。
#### 激活该虚拟环境
```bash
conda activate pytorch_env
```
激活之后可以确保后续所有的包都只会被安装到这个特定环境中去。
#### 安装 PyTorch 及其相关工具
针对只含有集成显卡的情况,应该选择不含 GPU 加速功能的稳定版 PyTorch 发行版:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
```
此命令会自动下载适合当前系统的最新稳定版本的 PyTorch 和其他必要的组件,同时指定 `-c pytorch` 参数来表明从官方渠道获取软件包[^1]。
完成以上步骤后,可以通过运行简单的测试脚本来验证安装是否成功:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
这段代码将会打印出已安装的 PyTorch 版本号以及确认是否启用了 CUDA 功能(对于集成显卡而言应返回 False)。如果没有出现任何错误消息,则说明 PyTorch 已经正确安装完毕。
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