cpu pytorch下载

### 下载适用于CPU的PyTorch

对于希望在不支持GPU加速的环境中运行Python机器学习项目的开发者来说，获取仅限于CPU使用的PyTorch版本是一个常见的需求。为了满足这一需求，可以通过多种方式来安装专用于CPU架构优化过的PyTorch库。

一种方法是借助Anaconda环境管理工具来进行安装操作。具体而言，在命令行界面执行如下指令可以完成带有`cpuonly`标签参数指定的PyTorch及其配套组件（如torchvision和torchaudio）的部署[^2]：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

除了上述基于Conda的方式外，官方还提供了另一种途径——即直接采用pip包管理器进行安装。这同样能够确保所获得的是针对纯CPU配置进行了特别编译处理后的二进制文件。下面给出了一条具体的命令示例，它指定了特定版本号以及额外资源链接以便顺利完成整个过程[^4]:

pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

无论选择哪种方式进行安装，都建议事先确认当前系统的Python解释器版本兼容情况，并根据实际应用场景挑选合适的PyTorch发行版次。

相关问题

cpu pytorch安装

在安装CPU版本的PyTorch时，你可以通过官方文档进行操作。首先，你可以访问PyTorch的官网（https://pytorch.org/），点击"Get Started"。然后，根据你的系统、安装方式、Python版本以及是否有GPU等选择进行配置。在选择完配置后，你将看到一条命令用于安装PyTorch和torchvision。请确保版本正确，然后将该命令复制并粘贴到命令行窗口中执行即可。如果是第一次安装，可能需要下载并安装过程可能会较慢，建议使用国内镜像源以提高速度。

安装cpu pytorch

要在Windows系统上安装CPU版本的PyTorch，你可以按照以下步骤进行操作：

步骤1：打开Anaconda Prompt或者命令行工具。

步骤2：创建一个新的虚拟环境，可以使用conda命令创建，例如：
conda create --name pytorch_cpu python=3.9

步骤3：激活刚创建的虚拟环境，可以使用conda命令激活，例如：
conda activate pytorch_cpu

步骤4：安装PyTorch，可以使用pip命令安装，例如：
pip install torch==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/stable.html

请注意，上述命令中的torch版本号要与你引用的PyTorch版本号相对应。另外，如果你需要其他版本的Python，请确保你的虚拟环境中已经安装了对应的Python版本。

希望这些步骤能够帮助你成功安装CPU版本的PyTorch。如果你在安装过程中遇到了任何问题，你可以参考中提供的安装步骤和常见问题解决方法。