因特尔显卡下载pytorch

下载适用于英特尔显卡的PyTorch
对于不配备NVIDIA显卡而采用英特尔集成显卡或其他非NVIDIA显卡的设备来说，安装PyTorch并不依赖于特定品牌的GPU硬件加速支持。这意味着即使没有英伟达显卡，仍然可以在CPU上运行PyTorch[^1]。
为了确保最佳性能以及充分利用现有硬件资源，在这种情况下建议按照如下方法操作：
安装Anaconda
前往官方网站下载并安装最新版Anaconda：

访问链接：https://www.anaconda.com/
根据操作系统选择合适的安装包完成安装过程

创建Python环境并安装PyTorch
通过访问官方页面获取适合当前系统的安装命令，并利用conda工具来创建新的虚拟环境同时安装PyTorch库文件。具体做法为打开终端或命令提示符输入以下内容：
# 替换{your-python-version}为你想要使用的Python版本号，例如3.9
conda create --name pytorch_env python={your-python-version}
conda activate pytorch_env
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接着根据个人需求决定是否启用CUDA支持（对于不具备兼容GPU的情况，默认选择仅含CPU的支持即可）。此时可直接从PyTorch官网上找到对应的安装语句，通常形式类似于这样：
pip install torch torchvision torchaudio cpuonly
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这条命令会自动处理所有必要的依赖关系并将软件包部署到指定环境中。
值得注意的是，虽然目前主流深度学习框架大多围绕着NVIDIA CUDA构建优化路径，但随着技术发展，越来越多的努力正被投入到改善跨平台兼容性和多架构适应性的方向上去。比如提到的一些建议性措施包括探索像MLIR这样的项目以促进更广泛的互操作性[^4]。