没有显卡安装pytorch

以下是在没有显卡的情况下安装PyTorch的步骤：

1. 打开Anaconda Prompt，创建一个新的Python环境并激活该环境：

conda create -n pytorch_env python=3.7
conda activate pytorch_env

2. 安装PyTorch和CPU版本的Torchvision：

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

3. 验证安装是否成功，在Anaconda Prompt中选择创建的Python环境，输入以下命令：

python
import torch
print(torch.__version__)

如果输出了PyTorch的版本号，则说明安装成功。

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没有英伟达显卡安装pytorch

您好！对于没有英伟达显卡的情况下安装 PyTorch，您可以尝试使用 CPU 版本的 PyTorch。CPU 版本的 PyTorch 不需要显卡支持，但是在进行大规模深度学习任务时可能会运行速度较慢。以下是安装步骤：

1. 确保您已经安装了 Python。推荐使用 Anaconda 进行安装，因为它会自动处理依赖关系。

2. 打开终端或命令提示符，并创建一个新的虚拟环境（可选但推荐）：

   conda create -n myenv python=3.8

3. 激活虚拟环境：

   conda activate myenv

4. 安装 PyTorch：

   conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

5. 安装完成后，您可以在 Python 脚本中导入 PyTorch 并使用它：

   import torch

请注意，CPU 版本的 PyTorch 在进行大规模深度学习任务时可能会受限于计算能力，但对于小规模的任务和学习目的而言是足够的。如果您以后决定安装显卡并使用 GPU 加速，您可以重新安装适用于 CUDA 的 PyTorch 版本。希望这能帮到您！

没有NVIDIA显卡安装pytorch

如果您没有NVIDIA显卡，想要安装PyTorch，您可以选择使用CPU版本而不是GPU版本。以下是安装CPU版PyTorch的基本步骤：

1. **更新pip**: 首先确保您的Python pip已更新到最新版本，因为许多库需要新版本的pip才能安装。

pip install --upgrade pip

2. **安装CPU支持的PyTorch**: 使用`torchvision`包，它包含了PyTorch的主要功能，包括对CPU的支持。

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

注意这里我们指定 `-f` 参数指向CPU仓库URL，以便下载适合CPU的Whl文件。

3. **验证安装**: 安装完成后，可以运行以下代码检查是否成功安装并确认使用的是CPU版本：

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 应该返回False，表示当前没有可用的GPU

**相关问题--:**
1. 如果我想处理大量数据，使用CPU版本会有什么性能影响？
2. 是否有针对非NVIDIA显卡的其他深度学习库推荐？
3. 怎样在没有GPU的情况下训练神经网络模型仍然保持效率？