pytorch==1.12.1(cpu版本安装)

PyTorch 1.12.1是一个基于Python的深度学习库，它专注于提供动态计算图，使得神经网络模型的构建和实验变得直观和高效。CPU版本意味着这个安装适用于没有GPU支持或者希望在CPU上运行任务的场景。

在CPU版本下安装步骤通常是这样的：

1. **安装前准备**：确保已经安装了Python基础环境，并且pip是可用的。

2. **命令行安装**：

   pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1 -c https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

这里`torchvision`通常需要一起安装，它包含了一些预训练的图像模型及其相关的数据集工具。

3. **验证安装**：
使用 `import torch` 在Python环境中检查是否成功导入，查看版本信息确认安装正确。

4. **注意事项**：
- 如果遇到依赖缺失的问题，可能需要安装额外的库，如NumPy等。
- PyTorch 1.12.1不是最新版，新版本可能会有更多优化和功能，但在某些项目中老版本依然稳定可用。

相关问题

cpu版pytorch==1.12.1版本如何安装

CPU版本的PyTorch 1.12.1主要是针对没有GPU支持或者想要在CPU上运行深度学习模型的场景。你可以按照以下步骤在没有CUDA的情况下安装该版本：

1. **检查Python环境**:
确保已经安装了Python 3.6或更高版本，因为PyTorch 1.12.x系列兼容这些版本。

2. **安装wheel文件**:
PyTorch提供预编译的.whl（Wheel）文件，可以直接下载适用于你的系统（如Linux、macOS或Windows）的CPU版本。访问官方网站 [PyTorch releases](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html) 或者GitHub Release页面找到对应版本的cp36-cp36m-linux_x86_64.whl或cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl等文件。

3. **下载并安装**:
使用`pip`命令安装，例如（以Linux为例）：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

如果是Windows，可以将URL替换为对应的Windows whl文件路径。

4. **验证安装**:
安装完成后，通过导入`torch`模块来确认安装成功：

   import torch
   print(torch.__version__)  # 应该显示1.12.1或类似版本

5. **注意依赖**:
确保已安装其他必要的库，比如`numpy`和`scipy`，它们通常会在安装PyTorch时一起自动安装，如果没有，也需单独安装。

pytorch版本1.12.1，cuda版本11.3安装gpu版兼容的pytorch geometric代码

PyTorch版本1.12.1和CUDA版本11.3的组合下，为了在GPU上运行PyTorch Geometric (PyG)代码，你需要确保已经安装了正确的库和环境。以下是安装步骤：

1. **首先确保你的系统已安装PyTorch**:
- 安装命令: `pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html`

2. **针对PyTorch Geometric**:
- PyG通常会自动依赖于PyTorch，所以安装时不需要特别提到它。但如果需要最新的版本，你可以这样做:
- 使用pip安装: `pip install torch-scatter -f https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric/builds/wheels`
或者
- 如果你使用的是conda，可以尝试:`conda install -c conda-forge pytorch_geometric`

3. **兼容CUDA版本**:
- 确保你的Python环境链接到正确的CUDA版本: 修改`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`，添加类似下面的行：

     export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3
     export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
     export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64

4. **最后加载和测试**:
- 导入并验证安装是否成功:

     import torch
     import torch_geometric
     device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
     print(f"Using PyTorch version {torch.__version__}, PyTorch Geometric version {torch_geometric.__version__}")

如果你遇到任何安装问题，记得检查CUDA Toolkit是否正确安装，并确认是否有足够的显存空间。