终端如何下载pytorch

你可以在终端中使用以下命令下载 PyTorch：

pip install torch torchvision

这将下载最新版本的 PyTorch 和 torchvision（PyTorch 的图像库）。如果你想要安装特定版本的 PyTorch，你可以指定版本号，例如：

pip install torch==1.9.0 torchvision==0.10.0

这会安装 PyTorch 1.9.0 和 torchvision 0.10.0 版本。请注意，在下载 PyTorch 之前，你需要安装 Python 和 pip 包管理器。

相关问题

pycharm 终端下载pytorch

### 安装 PyTorch

为了在 PyCharm 终端中成功安装 PyTorch，可以根据不同硬件条件选择合适的安装方式。

对于没有显卡或显卡性能较低的情况，推荐使用 CPU 版本的 PyTorch 进行安装：

pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.doubanio.com/simple/

此命令通过豆瓣镜像源加速了软件包的下载速度[^4]。

而对于拥有支持 CUDA 的 GPU 用户，则应该依据个人设备的具体情况来挑选相匹配的 PyTorch 版本。例如，在 Python 3.10 和 CUDA 12.3 环境下，适合选用 PyTorch 2.0.0 版本，并执行如下指令完成安装：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu111

需要注意的是，官方并不建议为 GPU 加入额外的镜像源，以免影响最终效果。

最后，可以通过导入 `torch` 库并调用 `.cuda()` 方法测试是否能够正常使用 GPU 资源来进行简单的验证工作[^2]。

终端安装PyTorch

### 在命令行终端安装 PyTorch

对于 Windows 用户来说，通过 Anaconda 使用 `conda` 来安装 PyTorch 是一种推荐的方式，因为这种方式可以有效减少环境配置带来的麻烦[^1]。

#### 准备工作

确保已经安装了 Anaconda 或 Miniconda。如果尚未安装这些工具，则可以从官方网站下载并按照指示完成安装过程。

#### 创建新的 conda 虚拟环境 (可选)

为了保持项目的独立性和整洁性，建议创建一个新的虚拟环境来管理依赖项：

conda create --name pytorch_env python=3.9

激活新创建的环境：

conda activate pytorch_env

#### 安装 PyTorch

访问官方提供的安装指南页面，根据自己的需求选择合适的版本进行安装。通常情况下可以直接执行如下命令来进行稳定版 PyTorch 的安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

此命令会自动处理所有必要的依赖关系，并从指定渠道 `-c pytorch` 下载最新稳定的 PyTorch 版本及其配套库。

#### 验证安装

一旦安装完毕，可以通过启动 Python 解释器并导入 torch 库的方式来检验安装是否成功：

import torch
print(torch.__version__)

上述代码应该能够正常打印出已安装的 PyTorch 版本号，表明安装顺利完成[^2]。