Linux系统如何安装PyTorch
导读：Linux系统安装PyTorch 一 准备与检查 确认 Python 与 pip：运行 python3 --version、pip3 --version；若未安装，Debian/Ubuntu 执行 sudo apt update &...
Linux系统安装PyTorch
一 准备与检查
- 确认 Python 与 pip：运行
python3 --version、pip3 --version；若未安装，Debian/Ubuntu 执行sudo apt update & & sudo apt install -y python3 python3-pip，CentOS/RHEL 执行sudo yum install -y python3 python3-pip。 - 建议使用虚拟环境隔离依赖：
python3 -m venv pytorch_env & & source pytorch_env/bin/activate。 - GPU 用户需先安装并验证 NVIDIA 驱动、CUDA、cuDNN，并确保驱动与 CUDA 版本匹配；如需手动设置环境变量，可参考：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda; export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH; export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH。
二 安装方式
- 使用 pip（通用、简洁）
- CPU 版：
pip3 install torch torchvision torchaudio - GPU 版（示例为 CUDA 11.8）：
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118，将 cu118 替换为你的 CUDA 版本（如 cu121）。
- CPU 版：
- 使用 conda（便于管理二进制依赖）
- CPU 版：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch - GPU 版（示例为 CUDA 11.8）：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia，将 11.8 替换为你的 CUDA 版本。
- CPU 版：
- 指定版本（示例）：
pip install torch==1.9.0 torchvision==0.10.0；注意 torch 与 torchvision 版本需匹配。
三 验证安装
- 基础版本检查：
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)" - GPU 可用性检查：
python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"，返回 True 表示 GPU 可用。 - 如 GPU 不可用，核对驱动、CUDA/cuDNN 版本与安装命令是否一致，并确认当前环境为安装了 GPU 版 PyTorch 的虚拟环境。
四 常见问题与优化
- 网络慢或超时：使用国内镜像源加速 pip，例如
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（GPU 命令需同时保留--extra-index-url指向 PyTorch 官方 CUDA 通道）。 - CUDA 不匹配：安装与系统 CUDA 版本一致的 PyTorch 预编译包；不确定时优先使用 conda + cudatoolkit 方案减少环境冲突。
- 依赖缺失或编译问题：安装构建依赖（Debian/Ubuntu）
sudo apt install -y build-essential cmake git libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-pip；（CentOS/RHEL）sudo yum groupinstall "Development Tools" & & sudo yum install -y gcc-c++ cmake git openblas-devel lapack-devel libjpeg-turbo-devel libpng-devel libtiff-devel ffmpeg-devel python3-devel python3-pip。 - IDE 配置：在 PyCharm 或 VSCode 中选择虚拟环境的解释器路径（如
pytorch_env/bin/python），确保运行与调试使用正确的环境。
声明：本文内容由网友自发贡献，本站不承担相应法律责任。对本内容有异议或投诉，请联系2913721942#qq.com核实处理，我们将尽快回复您，谢谢合作！
若转载请注明出处： Linux系统如何安装PyTorch
本文地址： https://pptw.com/jishu/751250.html