conda安装torch==2.4.0

Conda是一个强大的包管理工具，常用于数据科学和机器学习环境中，比如Python的Anaconda发行版。要通过conda安装特定版本的PyTorch（torch==2.4.0），你可以按照以下步骤操作：

1. **打开终端或命令提示符**：首先，你需要打开一个命令行界面，如Windows的CMD或PowerShell，或者是Mac/Linux的终端。

2. **激活你的conda环境（如果已存在）**：如果你已经在某个环境下，输入`conda activate <环境名>`，替换 `<环境名>`为你想要使用的环境名称。如果没有，可以创建一个新的环境，例如 `conda create -n torch_env torchvision=2.4.0`.

3. **安装torch**：接着，使用`conda install`命令加上特定版本号，如下所示：

   conda install torch=2.4.0 torchvision=2.4.0 -c pytorch

这里 `-c pytorch` 指定了PyTorch的官方渠道源。

4. **等待安装完成**：conda会下载并安装指定版本的PyTorch及其依赖。安装过程可能会花费一些时间，取决于网络速度。

5. **检查安装**：安装完成后，你可以使用`conda list` 或者 `pip list` 确认torch是否已经成功安装。

注意：由于conda的具体更新和可用性可能会有所变化，建议直接访问Conda-forge或PyTorch的官方文档获取最新信息。

相关问题

pip install torch==1.0.0 torchvision==0.2.1语句与conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch有什么区别

这两个命令都是用于安装PyTorch和torchvision的，但是它们使用了不同的包管理工具。

`pip`是Python的包管理器，可以用于安装Python包，而`conda`是Anaconda的包管理器，可以用于安装Anaconda环境中的Python包。

具体区别如下：

- `pip install torch==1.0.0 torchvision==0.2.1`：这个命令会在你的系统上安装PyTorch和torchvision，但是它并不会安装CUDA，也不会自动安装与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。你需要手动选择适合你的CUDA版本的PyTorch版本，并通过pip安装。
- `conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch`：这个命令会在你的Anaconda环境中安装PyTorch和torchvision，同时还会自动安装与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。这是因为它使用了`-c pytorch`这个参数，它会从pytorch频道安装合适的PyTorch版本。同时，它也会自动安装CUDA 9.0。

如果你使用的是Anaconda环境，并且想要安装与你的CUDA版本兼容的PyTorch，那么建议使用`conda install`命令。否则，可以使用`pip install`命令手动选择适合你的CUDA版本的PyTorch版本。

conda 安装torch

要使用conda安装torch，可以使用以下命令：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0

请注意，在安装时去掉"-c pytorch"，这样安装时会默认从清华源下载相应的包。因此，正确的命令是：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0

如果你想安装CPU版本的torch，可以使用以下命令：
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

另外，你也可以选择源码安装torch和torchvision。你可以在GitHub上找到对应的版本并下载。torch和torchvision的对应关系如下：
torch-1.xx.0-cp38-cp38m-linux_x86_64.whl
torchvision-0.xx.0-xxx.xxx-xxx-xxx.whl

你可以使用pip来安装这些文件，例如：
pip install torch-1.xx.0-cp38-cp38m-linux_x86_64.whl
pip install torchvision-0.xx.0-xxx.xxx-xxx-xxx.whl

希望这些信息对你有帮助！\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Conda建立虚拟环境及torch安装](https://blog.csdn.net/qq_29893385/article/details/95092643)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [conda命令记录、torch、torchvision安装](https://blog.csdn.net/qq_27245699/article/details/127122780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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