安装PyTorch和CUDA
时间: 2025-01-19 22:56:21 浏览: 44
### 安装 PyTorch 及配置 CUDA
对于希望在特定操作系统上安装 PyTorch 并配置 CUDA 的用户来说,推荐采用 Anaconda 创建独立的虚拟环境来管理依赖关系。这不仅简化了包管理和版本控制,还减少了不同项目间可能产生的冲突。
#### 使用 Conda 创建并激活新环境
为了确保兼容性和稳定性,在创建新的 Python 虚拟环境中指定合适的 Python 版本非常重要。例如:
```bash
conda create -n pytorch3d python=3.9
conda activate pytorch3d
```
上述命令会建立名为 `pytorch3d` 的全新环境,并将其激活以便后续操作[^2]。
#### 安装 PyTorch 和其他必要组件
一旦进入所需的虚拟环境中,则可以通过以下指令一次性完成 PyTorch、其配套工具集(如 TorchVision 和 Torchaudio),以及针对 NVIDIA GPU 加速的支持库 (CUDA Toolkit) 的安装:
```bash
conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
```
这条语句特别指定了各个软件的具体版本号以保障最佳协作效果;同时利用 `-c` 参数指明额外的频道来源 (`pytorch`, `nvidia`) 来获取官方支持的二进制文件。
#### 验证安装成功与否
最后一步是在 Python 解释器内部执行一段简单的测试脚本来确认整个过程无误:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果返回值为 True 则说明当前系统已正确设置好 PyTorch 与 CUDA 的连接[^1]。
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