Ubuntu系统中如何更新PyTorch

Ubuntu系统中更新PyTorch的实用步骤

一 准备与检查

• 激活对应的虚拟环境（如使用 conda）：conda activate < your_env> ；如使用系统或 venv，请确保使用正确的 Python/pip。
• 查看当前版本与 CUDA 信息：
  • python -c “import torch; print(torch.version)”
  • python -c “import torch; print(torch.version.cuda)”
  • 如需更详细信息：pip show torch
• 建议先升级包管理工具：pip install -U pip setuptools（避免安装失败）。

二 使用 pip 更新

• 常规升级（保持现有 CUDA 通道不变）：pip install --upgrade torch torchvision torchaudio。
• 指定 CUDA 版本（示例为 CUDA 11.7）：pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117。
• 仅 CPU 版本：pip install torch torchvision torchaudio。
• 若遇到冲突或不一致，先卸载后重装：pip uninstall torch torchvision torchaudio，再按上面的命令安装。

三 使用 Conda 更新

• 激活环境：conda activate < your_env> 。
• 更新到最新可用版本：conda update pytorch torchvision torchaudio -c pytorch。
• 如需指定版本（示例）：conda install pytorch=2.1.0 torchvision=0.16.0 torchaudio=2.1.0 -c pytorch。
• 若环境中存在多版本或渠道冲突，可考虑先 conda remove pytorch torchvision torchaudio 后重装。

四 验证与常见问题

• 验证命令：
  • python -c “import torch; print(‘Version:’, torch.version)”
  • python -c “import torch; print(‘CUDA available:’, torch.cuda.is_available())”
  • python -c “import torch; print(‘CUDA version:’, torch.version.cuda)”
• 常见问题与处理：
  • 版本不一致或多渠道混用导致冲突：统一使用同一渠道（pip 或 conda），必要时卸载后重装。
  • GPU 不可用：确认安装了与 CUDA 匹配的 PyTorch 版本，且 NVIDIA 驱动与 CUDA/cuDNN 兼容；必要时参考官方渠道选择与驱动匹配的版本。
  • 下载慢或超时：可临时使用国内镜像源（如清华/中科大）或在网络稳定时重试。

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