Anaconda安装torch cu11.1 cudnn

您好！要在Anaconda上安装torch cu11.1 cudnn，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经安装了Anaconda。如果尚未安装，请从Anaconda官方网站（https://www.anaconda.com）下载适合您操作系统的版本，并按照官方文档进行安装。

2. 打开Anaconda Prompt（Windows）或终端（Mac/Linux）。

3. 创建一个新的虚拟环境（可选）。运行以下命令创建一个名为"torchenv"的虚拟环境：

   conda create -n torchenv

4. 激活虚拟环境。运行以下命令激活"torchenv"环境：

   conda activate torchenv

5. 安装PyTorch和CUDA。运行以下命令安装torch cu11.1 cudnn：

   conda install pytorch cudatoolkit=11.1 -c pytorch

6. 安装cudnn。根据您的操作系统，下载相应版本的cudnn，并按照官方文档的说明进行安装。请注意，cudnn需要手动安装，而不是通过conda安装。

完成上述步骤后，您应该成功安装了torch cu11.1 cudnn。您可以在Python环境中导入torch来验证安装是否成功。

希望这可以帮助到您！如有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

anaconda配置环境torch

为了配置Anaconda环境中的torch，您可以按照以下步骤进行操作:

1. 首先，通过使用conda命令将您的虚拟环境中的所有包移除。可以使用以下命令:

conda remove -n 【虚拟环境名字】 --all

请将【虚拟环境名字】替换为您要移除的虚拟环境的名称。

2. 如果您需要安装GPU版本的PyTorch，可以使用以下命令:

pip install torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-2.0.0 cu118.html

这将安装适用于CUDA 11.1和cuDNN 8的PyTorch GPU版。请注意，这一步是可选的，只有在需要GPU支持时才需要执行。

3. 如果您需要在Anaconda环境中安装PyTorch和相关库，可以使用以下命令:

conda install cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
pip install torch==1.8.1 cu111 torchvision==0.9.1 cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装适用于CUDA 11.1的PyTorch和相关库。请注意，您可能需要根据您的CUDA版本进行调整。

请根据您的需求选择适当的步骤进行配置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [anaconda环境下安装torch+torch_geometric](https://blog.csdn.net/weixin_43756314/article/details/130225038)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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清华镜像源安装torch whl下载

### 如何从清华镜像源下载 PyTorch whl 文件并安装

为了从清华大学镜像源下载 PyTorch 的 `.whl` 文件并完成安装，可以通过以下方法实现：

#### 方法一：直接使用 `pip` 命令安装特定版本的 PyTorch
对于希望简化操作流程的情况，可以直接利用带有清华镜像源参数的 `pip` 命令来安装指定版本和支持 CUDA 版本的 PyTorch 及其依赖库。例如，要安装支持 CUDA 11.1 的 PyTorch 1.8.1 版本及其配套组件，则可执行如下命令[^5]：

pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

#### 方法二：手动下载 `.whl` 文件并通过 `pip` 安装
当需要更灵活控制所安装的具体文件时，可以选择先访问清华大学开源软件镜像站上的 PyTorch 页面获取对应平台架构下的 `.whl` 文件链接地址[^3]。

具体步骤如下：
- 浏览至 [https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/)
- 找到适合自己环境配置（操作系统、Python 版本以及CUDA版本）的.whl文件链接。
- 使用浏览器或其他工具下载选定的`.whl`文件保存本地磁盘中。
- 利用`pip`命令配合刚刚下载得到的轮子文件路径来进行离线安装，比如已知某PyTorch wheel文件名为`torch-2.x.y-cp37-cp37m-win_amd64.whl`，那么可以在命令行输入下面语句完成安装：

    pip install ./path/to/torch-2.x.y-cp37-cp37m-win_amd64.whl