卸载pytorch-cuda

### 卸载 PyTorch 及 CUDA 相关组件

为了彻底移除已安装的 PyTorch 和其依赖项，可以按照如下方式操作：

对于通过 `pip` 安装的 PyTorch 版本，推荐先查看当前环境中已经安装的相关包列表。这可以通过运行以下命令来完成：

pip list | grep torch

接着执行卸载命令以删除这些软件包。注意这里不仅限于基础库还包括其他可能一同被安装的支持库如 `torchvision`, `torchaudio` 等。

具体来说，应当依次执行下列指令来进行完整的卸载过程[^2]:

pip uninstall torch torchvision torchaudio

如果之前是利用 Conda 来管理环境并安装了带有 CUDA 支持的 PyTorch，则建议采用 Conda 的方式来处理卸载工作。此时应使用下面给出的方法代替上述基于 Pip 的做法[^1]:

首先确认处于目标 Anaconda 或 Miniconda 虚拟环境下（如果不是的话，请先激活它），之后再继续下一步骤的操作。

conda remove pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit

以上两种途径任选一种即可有效地清理掉旧有的 PyTorch 实例及其关联文件，从而为后续重新配置做好准备。

相关问题

如何卸载依赖包安装的pytorch-cuda

如果你是用pip安装的pytorch-cuda，可以通过以下步骤卸载：

1. 打开终端或命令行窗口
2. 运行命令 `pip uninstall torch torchvision` 卸载pytorch和torchvision
3. 运行命令 `pip uninstall torch-cuda` 卸载pytorch-cuda

如果你是用conda安装的pytorch-cuda，可以通过以下步骤卸载：

1. 打开Anaconda Prompt或终端
2. 运行命令 `conda uninstall pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version>` 卸载pytorch、torchvision、torchaudio和对应的cudatoolkit

请注意，`<your_cuda_version>`应该替换为你已安装的cuda版本。例如，如果你的cuda版本是11.1，那么应该使用命令`conda uninstall pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1`。

卸载pytorch和cuda gpu版本

卸载PyTorch和CUDA GPU版本通常涉及几个步骤，因为它们是两个独立的软件包。以下是Windows、Mac和Linux系统上卸载的基本指导：

**Windows:**
1. **卸载PyTorch:**
- 打开命令提示符或PowerShell，输入 `pip uninstall torch torchvision` （如果有安装额外的库，如torchvision，也需要一起卸载）。
2. **卸载CUDA:**
- 访问NVIDIA控制面板 > 系统信息 > 显卡 > CUDA，选择“卸载”选项。

**Mac:**
1. **卸载Homebrew安装的PyTorch:**
- 打开终端，运行 `brew uninstall pytorch torchvision`（如果安装了torchvision）。
2. **手动卸载CUDA (if installed):**
- 登录到系统的“应用程序”文件夹，找到并移除NVIDIA的相关程序。

**Linux:**
1. **卸载PyTorch:**
- 使用`apt-get`或`conda`（如果你通过Anaconda安装）来卸载，例如 `sudo apt-get remove python-torch python-torch-dev` 或 `conda uninstall pytorch torchvision`.
2. **卸载CUDA:**
- 对于Ubuntu，打开终端并查找CUDA的安装包，然后使用`dpkg`或`apt-get`卸载。如果是NVIDIA官方提供的，通常会有一个特定的卸载脚本。

**重要提示：**在删除之前，建议先备份任何重要项目，以防意外丢失数据。同时，确认已关闭所有正在使用的PyTorch和GPU应用，以防在卸载过程中发生冲突。