如何安装PyTorch#

安装Nvidia显卡驱动(可选)#

对于带有nvidia显卡的机器，为了能让PyTorch支持CUDA加速，我们需要安装显卡的驱动程序。

驱动下载页面

驱动安装完成后，我们可以通过nvidia-smi命令来查看显卡状态。

创建虚拟环境#

因为我们有时候需要运行不同版本的PyTorch，所以我们不直接安装PyTorch，而先创建虚拟环境，将PyTorch安装到虚拟环境中。

conda create -n pytorch20 python=3.9
conda activate pytorch20

安装Pytorch#

PyTorch安装指引

Pytorch的安装非常简单，而且也集成了相应CUDA库的安装，我们只需要选择相应的计算平台，使用pip或conda命令进行安装即可。(不建议混用conda或者pip，即在创建好环境后，如果用pip安装PyTorch，之后的均一直用pip；否则一直用conda.)

pip3 install torch torchvision torchaudio # Linux, pip, GPU
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu # Linux, pip, CPU
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia # Linux, conda, GPU
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch # Linux, conda, CPU

安装好后，我们运行python，然后在python的交互式命令中输入

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

看是否能正常运行。