pytorch环境搭建cpu

为搭建PyTorch环境，需要先安装Python，然后可以通过pip安装PyTorch库，具体步骤如下：

1. 下载并安装Python，官网下载地址为 https://www.python.org/downloads/

2. 打开命令行窗口，输入以下命令安装PyTorch库：

   pip install torch

3. 安装完成后，在Python环境中导入torch库即可开始使用。

相关问题

pytorch环境搭建cpu版

要在CPU上搭建PyTorch环境，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，打开命令行终端，并复制粘贴以下命令：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

这个命令将会安装PyTorch及其相关的库，以便在CPU上使用。

2. 确认安装完成后，你可以输入以下命令来查看你的conda环境中是否有新建的PyTorch环境（例如"pytorch1"）：

   conda info --envs

在右边的"*"号表示你当前所处的环境。

3. 如果你想退出PyTorch环境，你可以输入以下命令：

   conda deactivate

这样，你就成功搭建了PyTorch的CPU版本环境。希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [cpu版的Pytorch环境配置](https://blog.csdn.net/qq_51141671/article/details/131307793)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pytorch环境搭建（CPU版本）](https://blog.csdn.net/qq_47574956/article/details/131193170)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pytorch环境搭建

好的，以下是在 Windows 系统上搭建 Pytorch 环境的步骤：

1. 安装 Anaconda：首先需要下载并安装 Anaconda，下载地址为 https://www.anaconda.com/products/distribution。

2. 创建虚拟环境：打开 Anaconda Prompt，输入以下命令创建一个名为 pytorch 的虚拟环境。

   conda create --name pytorch python=3.8

3. 激活虚拟环境：输入以下命令激活 pytorch 环境。

   conda activate pytorch

4. 安装 Pytorch：根据自己的环境选择相应的 Pytorch 版本并安装。

- CPU 版本：

     conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

- GPU 版本：

     conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia

5. 验证安装：输入以下命令，如果没有报错则说明 Pytorch 安装成功。

   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

希望这些步骤可以帮助到你。