用cpu安装深度学习框架

安装深度学习框架需要以下步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN。这两个软件包是深度学习框架需要使用的重要组件，可以通过官方网站下载并进行安装。

2. 选择合适的深度学习框架。常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe等，可以根据自己的需求和喜好进行选择。

3. 安装Python和相关库。深度学习框架一般使用Python语言进行编程，因此需要安装Python和相关的库，如NumPy、SciPy、Pandas等。

4. 安装深度学习框架。可以通过pip工具或源码编译的方式进行安装，具体安装方法可以参考框架的官方文档。

需要注意的是，深度学习框架对计算机硬件的要求比较高，特别是对GPU的要求，因此如果使用CPU进行深度学习训练的话，速度会比较慢。

相关问题

深度学习框架pytorch安装

### 安装 PyTorch 深度学习框架

对于不同操作系统和需求，安装 PyTorch 的方法有所区别。官方提供了详细的配置文件来指导用户选择适合自己的版本[^2]。

#### 使用 Anaconda 进行安装
推荐通过 Miniconda 或 Anaconda 来管理 Python 环境以及安装 PyTorch。这有助于隔离项目依赖并简化包管理流程[^4]。

1. 下载并安装 Miniconda/Anaconda 后，可以创建一个新的 conda 虚拟环境用于 PyTorch 开发：

    conda create --name pytorch_env python=3.8

2. 激活该虚拟环境后，按照个人硬件情况（CPU/GPU）挑选合适的命令完成 PyTorch 及其依赖库的安装。例如，在支持 CUDA 11.3 的 GPU 设备上执行如下指令：

    conda activate pytorch_env
    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

#### 直接使用 pip 工具安装
如果偏好于不借助 Conda，则可以直接利用 `pip` 命令来进行安装。在此之前可能需要确保系统已正确设置了开发工具链及相关依赖项，比如在某些 Linux 发行版下需预先安装特定软件包以满足编译需求[^1]。

针对 Python 版本低于 3.4 的情况，建议先升级标准库中的枚举模块以保障兼容性[^3]。

sudo pip install enum34

随后可根据具体平台选用相应的一行命令快速部署稳定版 PyTorch:

pip install torch torchvision torchaudio

pytorch深度学习框架安装

### 如何安装PyTorch深度学习框架

#### 使用Conda安装PyTorch
对于希望简化依赖管理和环境配置的用户来说，通过`conda`来安装PyTorch是一个不错的选择。这可以通过Anaconda Prompt执行如下命令完成创建特定Python版本（如3.6）的新虚拟环境并安装必要的软件包[^5]。

conda create -n pytorch python=3.6

激活新建立的环境之后：

conda activate pytorch

接着可以利用官方推荐的方式快速获取适合当前系统的安装指令。访问[PyTorch官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/)，根据个人需求选择合适的选项组合（操作系统、包管理器、CUDA版本等），网站将会自动生成相应的安装命令供复制粘贴使用。

#### 利用Pip直接安装适用于Windows CPU版的PyTorch
如果倾向于更简便的方法，在满足一定条件下也可以采用pip来进行安装。针对Windows平台上的纯CPU架构支持情况，有经验表明仅需两条简单的pip命令即可顺利完成整个过程[^3]。

pip install torch-1.8.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.9.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl

需要注意的是上述具体版本号可能会随着时间和技术进步发生变化，请务必参照最新文档或指南确认最适合您项目的版本信息。

#### 离线环境下安装PyTorch
当网络条件不允许在线安装时，则可考虑预先下载好所需的whl文件再进行本地部署。此方式特别适用于那些处于严格管控内网环境中或是频繁遭遇网络波动影响的情况。按照指定路径找到对应版本的离线安装包后，同样借助pip工具实施安装操作[^4]。

pip install /path/to/torch-*.whl
pip install /path/to/torchvision-*.whl

确保替换实际存在的轮子文件(`wheel`)的位置与名称至相应位置处。