pip下载torch

`pip` 是 Python 的包管理工具，用于安装、升级和卸载软件包。如果你想要下载并安装 `torch`（PyTorch），这是一个深度学习库，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你的系统上已经安装了 Python 和 `pip`。如果没有，你可以从官网（https://www.python.org/downloads/）下载并安装。

2. 打开命令行终端（Windows 上是 Command Prompt，Mac 或 Linux 上是 Terminal）。

3. 使用 `pip` 命令来安装 `torch`。对于基本版本，输入以下命令（可能会根据你的操作系统和CUDA版本有所变化）：

   pip install torch torchvision

如果你想安装特定版本或者包含特定 GPU 支持的版本（如 CUDA），则需添加相应参数，例如 `torch==1.9.0+cu111`。

4. 等待安装完成。这可能需要一些时间，取决于网络速度和所选包的大小。

相关问题

pip下载torch==1.10.1+cu113

可以使用以下命令下载torch==1.10.1 cu113：

pip install torch==1.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

集显电脑在anaconda prompt下载pytorch输入命令 pip install torch torchvision torchaudio时出现警告 pip install torch torchvision torchaudio

在集显电脑上通过Anaconda Prompt安装PyTorch、torchvision和torchaudio时，常见警告通常是由于你的系统没有安装或配置CUDA及其对应的cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library），因为这些库是为了利用GPU加速计算而设计的。

当运行`pip install torch torchvision torchaudio`时，如果没有找到合适的GPU驱动或cuDNN，会看到类似于下面的警告：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for torch

或者是：

WARNING: You have requested package 'torch', but the only available version is 1.7.0 which requires CUDA/cuDNN, but none of those could be found.

解决方案：

1. **检查硬件支持**：确保你的电脑有集成显卡，且它支持CUDA。
2. **安装CUDA**：如果你的显卡支持CUDA，访问NVIDIA官网下载并安装最新版的CUDA。
3. **安装cuDNN**：在安装了CUDA之后，下载cuDNN对应版本并将其添加到系统的PATH中。
4. **安装CPU版本**：如果不适合使用GPU，可以尝试安装只依赖CPU的torch发行版，使用命令`pip install torch torchvision torchaudio cpuonly=True`。