linux镜像安装pytorch
时间: 2025-01-06 12:45:30 浏览: 47
### 如何在 Linux 操作系统中安装 PyTorch 深度学习框架
#### 一、准备工作
确保操作系统的版本满足需求。对于 Ubuntu 用户来说,20.04 版本是一个不错的选择[^2]。
#### 二、安装依赖项
为了顺利运行 PyTorch 及其相关工具,在开始之前应当先更新现有的软件包列表并安装必要的依赖库:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
```
这一步骤可以保证后续安装过程不会因为缺少某些基础组件而导致失败。
#### 三、设置 Python 环境
推荐通过 Anaconda 来管理 Python 环境及其所需的各类科学计算库。Anaconda 不仅简化了多版本 Python 的切换工作,还自带了许多常用的机器学习和数据处理模块。
下载并安装最新版的 Anaconda 或 Miniconda(轻量级替代方案),按照官方文档中的指引完成整个流程即可。
创建一个新的 conda 虚拟环境用于存放即将安装的 PyTorch 和其他可能需要用到的数据科学套件:
```bash
conda create --name pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env
```
这里选择了 Python 3.8 作为目标解释器;当然也可以根据个人喜好调整具体版本号。
#### 四、获取 PyTorch 安装命令
访问官方网站 https://pytorch.org/get-started/locally/, 根据实际使用的硬件条件(CPU/GPU)、CUDA 版本等因素挑选最适合自己情况的一行或多行 pip install 命令来执行安装动作。例如针对 CPU-only 场景下的典型做法如下所示:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
如果打算利用 NVIDIA 显卡加速训练,则需额外确认驱动程序已正确加载,并参照官网提示选用带有 cuda 后缀标签的目标轮子文件进行部署。
#### 五、验证安装成果
最后可以通过简单的测试脚本来检验刚刚搭建好的开发平台能否正常运作:
```python
import torch
print(torch.__version__)
if torch.cuda.is_available():
print('CUDA is available')
else:
print('No CUDA support detected.')
```
这段代码会打印出当前环境中所载入的 PyTorch 库的具体版本信息以及是否存在可用的 GPU 设备支持状况。
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