电脑没有cuda安装pytorch

如果电脑没有安装CUDA，那么可以使用CPU版本的PyTorch来进行安装。在安装PyTorch时，不需要指定CUDA版本，因为CPU版本不需要CUDA支持。您可以通过以下步骤来安装PyTorch：

1. 打开Anaconda终端，并确保您的目标环境是激活状态。
2. 使用以下命令来安装PyTorch：

   pip install torch

3. 安装完成后，您可以通过以下命令来验证PyTorch是否成功安装：

   python
   import torch
   print(torch.__version__)

如果没有报错并成功打印出PyTorch的版本号，则表示安装成功。

相关问题

cuda10.2 pytorch 安装

对于安装 CUDA 10.2 和 PyTorch，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的显卡支持 CUDA 10.2，并且已经安装了相应的驱动程序。

2. 下载并安装 CUDA Toolkit 10.2，可以从 NVIDIA 官方网站下载对应版本的 CUDA Toolkit 安装程序。

3. 安装完成后，将 CUDA 的路径添加到环境变量中。在 Windows 系统中，你可以右键点击“我的电脑”，选择“属性”，然后点击“高级系统设置”，在弹出窗口中点击“环境变量”，找到“系统变量”中的“Path”变量，点击“编辑”，在变量值的最后加上 CUDA 的安装路径（例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin）。

4. 安装 Anaconda（如果未安装）。你可以从 Anaconda 官方网站下载适合你系统的安装程序，并按照指示进行安装。

5. 打开 Anaconda Prompt（或命令行界面），创建一个新的 conda 环境并激活它：

   conda create -n myenv python=3.7
   conda activate myenv

6. 在激活的环境中，使用以下命令安装 PyTorch：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

这将会安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch 和 torchvision。

7. 安装完成后，你可以在 Python 中导入 PyTorch 来验证安装是否成功：

   import torch
   print(torch.__version__)

如果没有出现错误信息，并且能够正确显示 PyTorch 的版本号，则说明安装成功。

希望这些步骤对你有帮助！如有其他问题，请随时提问。

cuda11.7安装pytorch

可以回答这个问题。首先，你需要确认你的电脑是否支持CUDA 11.7，如果支持，可以按照以下步骤安装PyTorch：

1. 打开Anaconda Prompt或者终端，创建一个新的虚拟环境：conda create -n pytorch_env python=3.8

2. 激活虚拟环境：conda activate pytorch_env

3. 安装PyTorch：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch

4. 验证PyTorch是否安装成功：python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果输出的版本号是你安装的PyTorch版本号，说明安装成功。如果遇到问题，可以查看PyTorch官方文档或者在社区寻求帮助。