没有NVIDIA显卡安装pytorch

如果您没有NVIDIA显卡，想要安装PyTorch，您可以选择使用CPU版本而不是GPU版本。以下是安装CPU版PyTorch的基本步骤：

1. **更新pip**: 首先确保您的Python pip已更新到最新版本，因为许多库需要新版本的pip才能安装。

pip install --upgrade pip

2. **安装CPU支持的PyTorch**: 使用`torchvision`包，它包含了PyTorch的主要功能，包括对CPU的支持。

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

注意这里我们指定 `-f` 参数指向CPU仓库URL，以便下载适合CPU的Whl文件。

3. **验证安装**: 安装完成后，可以运行以下代码检查是否成功安装并确认使用的是CPU版本：

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 应该返回False，表示当前没有可用的GPU

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nvidia mx450安装pytorch

对于nvidia mx450显卡的安装pytorch，可以根据以下步骤进行操作：

1. 首先，需要确保你的显卡支持CUDA。nvidia mx450显卡是支持CUDA的，所以可以继续进行安装。

2. 接下来，你可以选择在虚拟环境下安装pytorch。根据你的情况，可以选择是否需要支持CUDA。

- 如果你的显卡支持CUDA 11.3版本，你可以在虚拟环境下运行以下命令进行安装：

- 如果你的显卡不支持CUDA，你可以在虚拟环境下安装CPU版本的pytorch，运行以下命令：

3. 安装过程可能需要一些时间，请耐心等待。如果安装失败，你可以尝试重新安装。

希望这个回答对你有所帮助！如果你还有其他相关问题，请随时提问。

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NVIDIA4060安装pytorch

对于NVIDIA 4060显卡安装PyTorch，根据您提供的引用内容，可以进行以下步骤：

1. 由于您的设备只能安装CPU版本的Torch，需要放弃CUDA版本。根据您的描述，安装NVIDIA驱动程序无效。

2. 您可以尝试下载适用于NVIDIA Jetson的PyTorch文件。根据引用，您可以尝试下载torch-1.14.0a0 44dac51c.nv23.01-cp38-cp38-linux_aarch64.whl文件。

3. 您还可以在PyTorch官方网站上生成适用于CPU的安装命令。根据您的引用，可以尝试使用以下命令:conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch。

4. 如果您在base环境中没有安装任何与Torch相关的包，建议您从该环境中删除它们，只保留base环境。

综上所述，您可以尝试根据上述步骤安装PyTorch并在NVIDIA 4060上使用。请注意，这些步骤是根据提供的引用内容给出的，但可能还需要根据您的具体情况进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>