linux conda 安装pytorch

您可以使用 conda 命令来安装 PyTorch。首先，打开终端或命令行窗口，并确保已经安装了 conda。然后，执行以下命令来创建一个新的 conda 环境并安装 PyTorch：

conda create -n myenv
conda activate myenv
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch

请将 `myenv` 替换为您想要使用的环境名称，`xx.x` 替换为您系统上可用的 CUDA 版本。如果您不使用 GPU，可以省略 `cudatoolkit` 部分。

执行完毕后，PyTorch 将会安装在您的 conda 环境中。您可以通过执行以下命令来验证安装是否成功：

python
import torch
print(torch.__version__)

如果没有报错并打印出版本号，则表示安装成功。

相关问题

linuxconda安装pytorch

### 在 Linux 上通过 Conda 安装 PyTorch

#### 准备工作
确保已经安装 Anaconda 或 Miniconda。如果尚未安装，可以通过命令行下载并安装：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh

或者对于 Miniconda:

wget https://repo.conda.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

确认安装完成后，初始化 Conda 并更新至最新版本。

#### 配置镜像源
为了加速软件包的获取过程，建议切换到国内镜像源。编辑 `~/.condarc` 文件或直接使用如下命令设置清华镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

#### 创建虚拟环境
创建一个新的 Python 虚拟环境来隔离不同项目的依赖关系：

conda create -n pytorch_env python=3.9

激活新创建的环境：

conda activate pytorch_env

#### 安装 PyTorch 及其相关组件
执行以下命令以安装指定 CUDA 版本的 PyTorch 和其他必要的库：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch

这一步骤会自动处理所有的依赖项，并将它们安装到当前活跃环境中[^1]。

#### 验证安装
最后，可以编写一段简单的测试代码来验证 GPU 是否可用以及 PyTorch 的基本功能是否正常运作：

import torch

print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")
if torch.cuda.is_available():
    device = 'cuda'
else:
    device = 'cpu'

tensor_example = torch.tensor([1, 2], dtype=torch.float).to(device)
print(tensor_example.device)

保存上述脚本为 `.py` 文件并通过终端运行它，观察输出结果判断安装是否成功[^2]。

linux conda安装pytorch

要在Linux上使用conda安装PyTorch，可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开终端。
2. 输入以下命令来安装PyTorch和相关的依赖库：

conda install pytorch1.12.0 torchvision0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

3. 安装过程可能会比较慢，请耐心等待。