使用conda install faiss-cpu -c pytorch下载faiss后在pip list里不存在faiss

如果您使用了conda安装faiss-cpu，那么faiss-cpu应该是安装在conda的环境中的，因此在pip list中看不到faiss-cpu。您可以在conda的环境中使用import faiss来确认faiss是否已经正确安装。如果您的代码是在conda的环境中执行的，那么您可以直接在代码中使用import faiss来使用faiss。

如果您想在pip list中看到faiss，可以尝试使用pip install faiss-cpu来重新安装faiss-cpu，并确保pip和conda使用的是同一个Python环境。不过这样做可能会导致conda环境和pip环境不一致，不建议这样做。

相关问题

为什么在conda里安装不了torch 输入conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ，torch也在pip list中显示

在Conda中遇到无法安装`pytorch`, `torchvision`, `torchaudio`等问题，特别是当这些库已经在系统的全局`pip`列表中存在时，可能有以下几个原因：

1. **版本冲突**：Conda和pip各自管理独立的包环境。如果已经通过pip全局安装了torch及其相关包，尝试在同一环境中使用conda安装可能会导致版本不一致的问题。

2. **环境隔离**：Conda默认创建的是独立的环境，这意味着在一个环境中安装的包不会影响其他环境。如果你想在特定环境中使用这些库，你需要先激活那个环境，然后再使用`conda install`命令。

3. **权限限制**：有些系统可能需要管理员权限才能更改全局安装的包，所以即便在conda中看到全局的torch，仍可能由于权限问题无法安装。

4. **源问题**：有时候，`-c pytorch`指定的特定频道可能不提供该版本的PyTorch，或者网络连接问题导致下载失败。

5. **已存在的环境**：确认是否有其他名为`pytorch`或类似名字的conda环境，它可能已经有了对应的包。

建议先卸载全局pip中的torch，然后在conda环境中明确指定从官方或信任的渠道安装，例如：

conda create -n myenv torch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

之后再激活新环境并检查是否成功安装：

conda activate myenv

(miml) C:\Users\Tony_zzk>pip show torch torchmetrics Name: torch Version: 2.0.1 Summary: Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration Home-page: https://pytorch.org/ Author: PyTorch Team Author-email: packages@pytorch.org License: BSD-3 Location: c:\users\tony_zzk\.conda\envs\miml\lib\site-packages Requires: filelock, jinja2, networkx, sympy, typing-extensions Required-by: Poutyne, torchmetrics, torchvision --- Name: torchmetrics Version: 1.6.2 Summary: PyTorch native Metrics Home-page: https://github.com/Lightning-AI/torchmetrics Author: Lightning-AI et al. Author-email: name@pytorchlightning.ai License: Apache-2.0 Location: c:\users\tony_zzk\.conda\envs\miml\lib\site-packages Requires: lightning-utilities, numpy, packaging, torch Required-by: Poutyne

<think>好的，用户想查看当前环境中已安装的PyTorch和torchmetrics的版本及其详细信息。我需要先回忆下Python中查看已安装包版本的方法。通常可以使用pip list或者pip show命令，或者在Python代码中导入包后查看__version__属性。

对于PyTorch来说，除了这些方法，可能还有一些特定的模块信息需要获取，比如CUDA版本的支持情况。记得PyTorch的torch模块有提供一些函数来查看CUDA是否可用，比如torch.cuda.is_available()，还有版本信息如torch.__version__和torch.version.cuda。这些可能需要用户运行Python代码来获取。

然后，用户可能是在Jupyter环境中操作，所以需要给出适用于命令行和Python代码两种方式的检查方法。另外，torchmetrics也是一个独立的包，可以通过同样的方法来查看版本信息。需要注意的是，用户可能没有安装torchmetrics，这时候需要提示他们安装。

还需要检查是否有引用相关的资料。比如，引用中提到安装PyTorch和PyTorch Lightning的方法，但用户的问题是关于查看已安装的版本，所以可能不需要直接引用，但如果有相关内容的话需要标注。比如，安装时指定的版本号可以通过pip show来查看，这可能和引用中的安装命令有关联。

总结步骤应该是：
1. 使用pip命令查看版本：pip show torch torchmetrics
2. 在Python中导入包并打印版本信息，同时检查CUDA支持。
3. 如果未安装，提示安装命令，可能引用之前的安装指令。
4. 确保给出两种方法，并说明适用场景，比如命令行和代码检查。

需要注意用户是否在虚拟环境中，如果用户的环境变量没有设置好，可能需要提醒他们激活正确的环境后再运行命令。此外，如果用户遇到权限问题，可能需要使用pip3或者sudo，但一般情况下在虚拟环境中不需要。

最后，生成相关问题时要围绕版本检查、安装、环境管理等方面，帮助用户扩展可能的需求。</think>### 查看PyTorch和torchmetrics版本的方法

#### 方法1：通过`pip`命令查看
在终端或Jupyter Notebook的代码单元格中执行以下命令：

pip show torch torchmetrics

- 输出结果会显示包名称、版本号、安装路径等详细信息
- 若未安装`torchmetrics`，会提示`Package(s) not found`，需单独安装[^2]

#### 方法2：通过Python代码查看
在Python环境中运行以下代码：

import torch
import torchmetrics

print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA支持: {'可用' if torch.cuda.is_available() else '不可用'}")
print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}")  # 需NVIDIA GPU环境
print(f"torchmetrics版本: {torchmetrics.__version__}")

#### 典型输出示例：

PyTorch版本: 1.10.0
CUDA支持: 可用
CUDA版本: 11.3
torchmetrics版本: 0.11.4

### 注意事项
1. 确保在正确的Python环境中执行命令
2. 若使用虚拟环境，需先激活环境
3. 在Jupyter Notebook中执行命令时，需在命令前加`!`，例如：

   !pip show torch

### 相关安装参考
若需要安装特定版本，可参考以下命令格式（版本号可替换）：

# 安装PyTorch[^2]
pip install torch==1.10.0 torchvision==0.11.1

# 安装torchmetrics
pip install torchmetrics