conda 安装pytorch命令

可以使用以下命令在 conda 环境中安装 pytorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<CUDA 版本号> -c pytorch

其中，`<CUDA 版本号>` 需要替换为你所安装的 CUDA 版本号，例如 `11.1`。

相关问题

conda安装pytorch命令

### 如何使用 Conda 安装 PyTorch

为了通过 Conda 成功安装 PyTorch 及其相关库，可以采用如下命令：

对于仅需 CPU 支持的情况，在 Anaconda 或 Miniconda 环境下执行以下指令来完成 PyTorch 和 torchvision 的安装[^1]。

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

另一种适用于 Windows 10 用户的方法是在基础环境中先利用 `pip` 工具安装 torchvision 库之后再通过 Conda 命令安装特定版本的 PyTorch-CPU 版本以及对应的 torchvision-CPU 版本[^2]。

pip install torchvision
conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

值得注意的是，在开始上述任何一种安装流程之前，建议确认已经正确设置了 Python 开发环境，比如可以通过官方指南中的推荐方式——即借助 Anaconda 来简化这一过程[^3]。

此外，如果计划打包当前使用的 conda 环境以便迁移至其他机器上，则可考虑预先安装 `conda-pack` 工具以辅助此操作[^4]。

conda安装pytorch官方命令

### 官方 Conda 命令安装 PyTorch

为了通过 `conda` 安装适用于 CPU 的 PyTorch 和 torchvision，可以使用如下命令：

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

此命令会将指定版本的 PyTorch 及其依赖项安装到当前激活的 conda 环境中[^1]。

对于特定 CUDA 版本的支持情况，例如 CUDA 11.7 对应的 PyTorch 版本，建议查阅官方文档或发布说明来确认兼容性。不同深度学习框架对CUDA版本的要求可能有所不同，在某些情况下，特定版本的 PyTorch 只支持一定范围内的 CUDA 版本[^3]。

如果需要安装带有 GPU 支持的 PyTorch，则可以根据目标平台和所需的 CUDA 版本来调整上述命令中的参数。例如，针对 CUDA 11.7 的安装命令可能是这样的形式（具体版本号需依据实际情况替换）:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch