python3.8 安装 pytorch cpu版本

可以通过以下步骤安装 PyTorch CPU 版本：

1. 确保已经安装了Python 3.8。可以在终端中输入以下命令来检查Python版本：

   python3 --version

2. 访问 PyTorch 的官方网站 https://pytorch.org/，选择适合你操作系统和 Python 版本的版本。

3. 在下载页面中，选择不需要 CUDA 的版本并点击相应的链接下载。

4. 安装 PyTorch。在终端中输入以下命令来安装：

   pip3 install torch torchvision

5. 测试 PyTorch 是否安装成功。在终端中输入以下命令：

   python3

然后输入以下代码来测试 PyTorch 是否能正常导入：

   import torch
   print(torch.__version__)

如果没有报错，就说明 PyTorch 安装成功了。

希望这个步骤可以帮助到你。

相关问题

python3.8 安装pytorch

可以通过以下步骤在 Python 3.8 中安装 PyTorch：

1. 确保已安装 pip 包管理器。如果没有安装，可以通过以下命令在终端中安装：

   $ curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
   $ python get-pip.py

2. 访问 PyTorch 官网（https://pytorch.org/）并选择适合你的操作系统和 Python 版本的安装包。在本例中，我们选择 Linux、Python 3.8、CPU版本的安装包。

3. 在终端中执行以下命令安装 PyTorch：

   $ pip install torch==1.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装 PyTorch 1.6.0 的 CPU 版本。

4. 验证 PyTorch 是否已正确安装。在 Python 终端中输入以下命令：

   >>> import torch
   >>> print(torch.__version__)

如果 PyTorch 成功安装，将会输出版本号。

python3.8安装pytorch镜像

在Python 3.8中安装PyTorch，通常需要通过pip包管理器来进行。以下是安装步骤：

1. **检查Python版本**：确保你的系统上已经安装了Python 3.8。可以在终端或命令提示符中输入 `python3.8 --version` 来查看。

2. **安装CUDA（如果需要GPU支持）**：PyTorch需要NVIDIA CUDA库。如果你有GPU，首先访问NVIDIA官网下载并安装最新版的CUDA。如果没有GPU，可以跳过这一步。

3. **安装cuDNN（GPU加速深度学习计算）**：同样针对GPU用户，你需要cuDNN库。可以从NVIDIA Developer网站下载对应CUDA版本的cuDNN，并将其添加到环境变量中。

4. **安装PyTorch**：
- 对于CPU版本，运行以下命令：

     pip install torch torchvision

- 如果你想安装GPU版本（例如PyTorch 1.x），则：

     pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu10X/torch_stable.html

这里`cu10X`应替换为你实际的CUDA版本号，如`cu111`、`cu110`等。

5. **验证安装**：
安装完成后，你可以通过导入torch模块并在Python交互环境中打印版本信息来确认安装成功：

   import torch
   print(torch.__version__)