如何卸载GPU版本的pytroch

可以通过以下步骤来卸载GPU版本的PyTorch：

1. 打开终端或命令提示符。

2. 运行以下命令卸载PyTorch：

pip uninstall torch torchvision

3. 如果您的系统中有多个Python版本，则需要使用正确的Python版本来运行此命令。您可以在命令前加上特定的Python版本号来指定使用哪个Python版本，例如：

python3.6 -m pip uninstall torch torchvision

4. 如果您使用的是conda环境，则可以使用以下命令卸载PyTorch：

conda uninstall pytorch torchvision

5. 确保所有PyTorch的文件和依赖项都已经被删除。您可以手动删除任何剩余的文件或依赖项。

请注意，此操作将卸载所有GPU版本的PyTorch。如果您只想卸载特定版本的PyTorch，请指定版本号。例如，要卸载1.7.0版本的GPU版本PyTorch，请运行以下命令：

pip uninstall torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html

相关问题

怎么卸载GPU版本的pytorch

卸载GPU版本的PyTorch通常需要一些步骤，因为这涉及到Python包管理器pip和特定的操作系统。以下是针对Windows、macOS和Linux的基本步骤：

**Windows:**
1. 打开命令提示符（PowerShell）并运行：

   pip uninstall torch torchvision

2. 如果有CUDA相关的安装，可能还需要从CUDA官网卸载。

**macOS (通过Homebrew):**
1. 首先打开终端：

   brew uninstall pytorch torchvision

2. 确认是否还有其他cuda相关包，如有也需要卸载它们。

**macOS (手动):**
1. 找到`libtorch`, `libtorch-cu`等文件夹并删除。
2. 可能需要检查`/usr/local/cuda`目录下的相关文件或库。

**Linux (通过apt-get或conda):**
- 对于Ubuntu和Debian系：

  sudo apt-get remove python3-torch python3-torch-dev

- 对于Anaconda环境：

  conda uninstall -y pytorch torchvision cudatoolkit

6. 同样地，检查是否有CUDA相关包并卸载。

记得在卸载前备份重要数据，以防万一。完成这些操作后，别忘了更新Python的site-packages，以便清除残留：

pip freeze > requirements.txt

然后清理缓存：

pip cache purge

使用 conda 卸载怎么卸载GPU版本的pytorch

如果你想要卸载通过`conda`安装的GPU版本的PyTorch，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，打开终端或命令提示符。

2. 确认当前激活的环境。如果是在conda环境中，输入`conda env list`查看所有活跃或已安装的环境。找到包含PyTorch的环境，例如`pytorch_gpu`。

3. 激活你想要卸载的环境，如果是`pytorch_gpu`，输入`conda activate pytorch_gpu`。

4. 切换到Python shell，输入`python`或`ipython`启动交互式解释器。

5. 在Python环境中，导入你要卸载的包，如`import torch`。如果没有错误信息，则该环境已经安装了PyTorch。

6. 执行以下命令卸载PyTorch及其依赖：

   conda uninstall torch torchvision cudatoolkit=10.2 # 或者你实际使用的cuda版本

如果PyTorch还有额外的子模块，比如cudnn，也可以一起卸载它们，只需替换`torchvision`为相应的库名。

7. 完成卸载后，再次确认是否成功移除，你可以输入`conda list | grep torch`检查是否有相关的残留项。

8. 最后，退出当前环境并删除环境：

   conda deactivate
   conda remove --all