可以同时保留cpu版本的pytorch和gpu版本的pytorch吗
时间: 2025-05-31 14:48:05 浏览: 16
### 是否可以同时安装 CPU 和 GPU 版本的 PyTorch
是可以同时安装 CPU 和 GPU 版本的 PyTorch 的。通过虚拟环境管理工具(如 `conda` 或 `venv`),能够轻松实现不同版本之间的隔离和切换[^1]。
#### 使用 Conda 实现版本共存
Conda 是一种流行的 Python 虚拟环境管理器,它可以帮助用户创建独立的环境来分别安装不同的 PyTorch 版本。以下是具体方法:
```bash
# 创建一个新的 conda 环境用于 GPU 版本
conda create -n pytorch_gpu python=3.6
conda activate pytorch_gpu
# 安装 GPU 版本的 PyTorch (以 CUDA 9.0 为例)
conda install pytorch torchvision cuda90 -c pytorch
# 创建另一个新的 conda 环境用于 CPU 版本
conda create -n pytorch_cpu python=3.6
conda activate pytorch_cpu
# 安装 CPU 版本的 PyTorch
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
```
这样,在激活 `pytorch_gpu` 环境时会加载 GPU 支持的 PyTorch,而在激活 `pytorch_cpu` 环境时则只使用 CPU 版本。
#### 手动安装并区分版本
如果不想使用 Conda,则可以通过 pip 来手动安装两个版本,并利用路径或别名进行区分。例如:
```bash
pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --prefix=/usr/local/pytorch/cpu_version/
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html --prefix=/usr/local/pytorch/gpu_version/
```
之后可通过设置 `PYTHONPATH` 变量指定要使用的版本:
```bash
export PYTHONPATH=/usr/local/pytorch/cpu_version/lib/python3.6/site-packages:$PYTHONPATH
# 或者
export PYTHONPATH=/usr/local/pytorch/gpu_version/lib/python3.6/site-packages:$PYTHONPATH
```
这种方法虽然可行,但相比 Conda 更加复杂且容易出错。
#### 关于计算图动态重建的影响
无论是在 CPU 还是 GPU 上运行,PyTorch 都会在每次迭代中重新构建计算图[^3]。这意味着即使在同一环境中交替调用 CPU 和 GPU 模型也不会影响其正常工作逻辑。
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