集显安装pytorch

如果你的电脑使用的是集显，即集成显卡，你可以按照以下步骤安装pytorch：
1. 首先，确保你已经安装了Anaconda和pycharm。
2. 打开Anaconda Navigator，创建一个新的虚拟环境。
3. 在虚拟环境中打开终端，并输入以下命令来安装pytorch的cpu版本：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
4. 当安装完成后，你就可以在pycharm中使用pytorch了。

如果你还有其他

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集显安装pytorch'

如果你的电脑使用的是集显，即集成显卡，你可以按照以下步骤安装pytorch：
1. 首先，确保你已经安装了Anaconda和pycharm。
2. 打开Anaconda Navigator，创建一个新的虚拟环境。
3. 在虚拟环境中打开终端，并输入以下命令来安装pytorch的cpu版本：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
4. 当安装完成后，你就可以在pycharm中使用pytorch了。

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集显怎么安装pytorch

### 如何在集成显卡上安装 PyTorch

对于拥有集成显卡而非独立显卡的计算机，在安装像 TensorFlow 或者 PyTorch 这样的机器学习框架时，应该选择 CPU 版本来避免不必要的复杂性和依赖项。由于没有独立显卡的存在，因此不需要考虑 CUDA 和 cuDNN 的兼容性问题[^1]。

#### 使用 Anaconda 安装 PyTorch (CPU Only)

推荐通过 Anaconda 来创建一个新的 Python 虚拟环境并在此环境中安装所需的库文件。这可以简化管理和隔离不同项目的依赖关系。具体命令如下：

conda create --name myenv python=3.9
conda activate myenv

接着可以直接利用 Conda 命令来安装仅支持 CPU 的 PyTorch 及其相关组件：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

这条指令会自动处理所有必要的依赖，并确保安装的是适合于仅有集成显卡系统的版本[^2]。

完成上述操作后，可以通过启动 Python 解释器验证安装是否成功：

import torch
print(torch.__version__)

如果一切正常，则应能看到已正确加载的 PyTorch 库版本号[^3]。

另外一种方式是直接访问官方提供的快速入门页面 https://pytorch.org/get-started/locally/, 根据个人的具体需求挑选合适的配置选项组合（例如操作系统、包管理工具等），从而获取到定制化的安装指导语句。特别是当不想使用 Anaconda 作为包管理工具的时候，可以选择 pip 工具来进行安装[^4]。