命令行安装 pytorch 1.10.0

以下是在命令行中安装PyTorch 1.10.0的步骤：

1. 创建并激活pytorch-gpu环境：

conda create -n pytorch-gpu python=3.7
activate pytorch-gpu

2. 安装PyTorch和相关库：

pip3 --default-timeout=60000 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio===0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

请注意，上述命令假设您已经安装了Anaconda和pip，并且已经将其添加到系统路径中。此外，您还需要确保您的计算机已经安装了CUDA 11.3，并且显卡驱动版本高于或等于465.89。

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pytorch-1.10.0-py3.8_cuda11.1_cudnn8_0.tar.bz2压缩包应该如何使用

PyTorch-1.10.0是一个版本的PyTorch库，它包含了Python的API以及CUDA支持的二进制文件，适用于Python 3.8、CUDA 11.1和cuDNN 8.0环境。要使用这个压缩包，首先需要按照以下步骤操作：

1. **下载并解压**:
下载提供的tar.bz2压缩包到您的计算机上，然后使用命令行工具如`tar`或`7z`进行解压缩：

   tar jxvf pytorch-1.10.0-py3.8_cuda11.1_cudnn8_0.tar.bz2

这将创建一个包含PyTorch库文件的目录。

2. **添加到系统路径**:
将解压后的PyTorch库目录（通常命名为`pytorch-1.10.0`）加入到系统的Python路径（`PYTHONPATH`）中，以便其他Python脚本可以找到它。这通常是通过编辑`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`文件，并添加类似这样的行：

   export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/pytorch-1.10.0

3. **验证安装**:
打开一个新的终端会话，运行以下命令来验证安装是否成功：

   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果返回的是"1.10.0"，则说明安装正确。

4. **开始使用**:
现在你可以用这个版本的PyTorch创建Tensor，定义神经网络模型，训练模型等所有PyTorch的功能了。

spyder安装pytorch

### 如何在Spyder IDE中安装配置PyTorch环境

#### 创建并激活虚拟环境
为了确保不同项目之间的依赖项不会相互冲突，建议创建一个新的Conda虚拟环境专门用于PyTorch项目。这可以通过下面的命令完成：

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

#### 安装PyTorch及相关组件
一旦进入了目标环境`pytorch_env`之后，就可以按照官方推荐的方法来安装适合当前系统的PyTorch版本。对于希望利用GPU加速的情况来说，还需要确认已经预先安裝好了兼容版本的CUDA和cuDNN。

考虑到网络状况可能导致下载速度缓慢的问题，在国内环境下可以选择清华镜像源等更快速稳定的渠道来进行包管理器的操作[^1]。具体指令如下所示：

# 使用默认通道安装适用于CPU的PyTorch稳定版
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

# 或者针对拥有NVIDIA GPU用户可指定特定版本号以及对应的CUDA版本
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio===0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c nvidia

#### 让Spyder识别新环境中的PyTorch
为了让Spyder能够访问到刚刚建立好的`pytorch_env`里的资源，需要让该IDE知道这个新的解释器位置。一种做法是在命令行执行以下两步操作以使Spyder能加载来自此环境下的内核[^2]：

conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=pytorch_env --display-name "Python (pytorch_env)"

此时再打开Spyder应用时应该可以在偏好设置里面看到新增加了一个名为“Python(pytorch_env)”的选择项作为可用的Python解释器之一；选择它即可开始基于所构建的PyTorch环境中工作了。

最后验证安装是否成功的常用方式就是在交互式控制台输入`import torch;print(torch.cuda.is_available())`，当返回值为`True`时表示一切正常。

import torch
print(torch.cuda.is_available())