torch和torchvision下载安装
时间: 2025-05-15 14:03:17 浏览: 24
### 如何逐步安装 PyTorch 和 torchvision 库
为了成功安装 PyTorch 及其配套库 `torchvision`,可以按照以下方法操作:
#### 虚拟环境的创建
通过 Anaconda 创建一个 Python 虚拟环境来管理依赖项是一个推荐的做法。以下是具体命令:
```bash
conda create --name py39 python=3.9
```
激活刚刚创建的虚拟环境:
```bash
conda activate py39
```
此部分的操作确保了一个干净的开发环境[^2]。
#### 安装 PyTorch
访问 [PyTorch官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并根据您的硬件配置选择合适的安装选项。例如,如果您已经安装了特定版本的 CUDA,则应选择支持该版本的 PyTorch 包。假设您希望安装带有 CUDA 支持的 PyTorch(适用于 NVIDIA 显卡),可以通过 pip 或 conda 执行如下命令之一:
使用 Conda 进行安装:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
或者使用 Pip 来完成相同的目标:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
上述命令会自动处理所有必要的依赖关系,并将指定版本的 PyTorch 下载到环境中[^1]。
#### 验证安装
确认安装无误的一个简单方式是运行一段测试代码,在 Python 解释器中执行下面几行脚本来验证是否能够正常加载模块并检测 GPU 是否可用:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
如果输出显示 True 表明当前系统已正确设置好 GPU 加速功能。
---
### 注意事项
- 如果未配备兼容的显卡驱动程序或不打算利用 GPU 计算资源,请改选 CPU-only 的发行版。
- 对于移动平台开发者而言,TensorFlow Lite 提供了一些针对移动端优化的内容链接可供参考[^3],不过这并不涉及 PyTorch 的范畴。
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