PyTorch CPU安装指南：深度学习环境搭建

"这篇博客详细介绍了如何在没有GPU支持的情况下，使用Anaconda安装PyTorch的CPU版本。作者强调了避免安装最新版Anaconda以防止兼容性问题，并提供了PyTorch官网的链接以及安装PyTorch的步骤，包括创建虚拟环境和指定Python版本。" 在深度学习领域，PyTorch是一个广泛应用的开源机器学习库，它提供了动态计算图功能，使得模型构建更加灵活。PyTorch不仅用于研究，也广泛应用于生产环境中。对于没有配备GPU或者GPU不支持PyTorch的计算机来说，安装CPU版本的PyTorch成为唯一的选择。 首先，安装Anaconda是一个推荐的起点，因为它是一个包含众多科学计算包的Python分发版，管理环境和依赖关系非常方便。安装时，应当避免选择最新版本，以防与现有的软件或库出现不兼容的问题。用户可以在Anaconda官方网站下载适合其操作系统的版本，并按照安装指南进行操作。 安装完成后，验证Anaconda是否安装成功，可以通过在命令行中输入`conda --version`来查看Anaconda的版本信息。如果显示了版本号，即表示安装成功。 接着，为了安装PyTorch，需要访问PyTorch的官方网站。网站上提供了详细的安装指南，用户可以根据自己的系统配置（如操作系统、Python版本和CUDA版本，如果有的话）选择合适的安装指令。对于没有GPU的系统，应选择CPU版本的PyTorch。 在创建PyTorch的虚拟环境时，这一步可以确保PyTorch与其他项目或Python版本隔离，避免版本冲突。在Anaconda Prompt中，使用以下命令创建名为`pytorch`的虚拟环境，且Python版本为3.10（可根据需要更改）： ```bash conda create --name pytorch python=3.10 ``` 激活新创建的环境后，可以使用给出的安装命令安装PyTorch。例如，对于CPU版本的PyTorch，命令可能类似于： ```bash conda activate pytorch conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch ``` 这个命令会安装PyTorch库以及与其配套的`torchvision`库，后者主要用于计算机视觉任务。`cpuonly`参数确保安装的是CPU版本。 安装完成后，通过运行`python`进入Python解释器，并导入`torch`模块，如果能正常导入且显示PyTorch版本信息，那么PyTorch就已经成功安装在你的系统上了。 这个教程提供了一个简单明了的流程，指导用户在无GPU环境下，利用Anaconda创建虚拟环境并安装PyTorch的CPU版本，这对于初学者或者不拥有GPU的开发者来说是非常实用的。