ubantu版本anaconda安装pytorch
时间: 2025-05-12 07:23:02 浏览: 23
### 在 Ubuntu 系统中使用 Anaconda 安装 PyTorch
#### 准备工作
在开始之前,需确认已成功安装 Anaconda 或 Miniconda。如果尚未完成此操作,则可以按照官方文档或参考资料中的说明进行下载和安装[^1]。
#### 查看当前 Conda 环境
执行以下命令来查看现有的 Conda 环境列表:
```bash
conda info --envs
```
这一步有助于了解是否有其他环境存在以及默认使用的 Python 版本[^2]。
#### 创建新的 Conda 虚拟环境
为了隔离不同项目的依赖关系,建议为 PyTorch 创建一个新的虚拟环境。以下是创建新环境的具体方法:
假设目标是基于 Python 3.9 的版本构建环境(可根据需求调整),可运行如下命令:
```bash
conda create -n pytorch_env python=3.9
```
其中 `pytorch_env` 是自定义的环境名称,可以根据个人喜好更改[^3]。
#### 激活指定的 Conda 环境
激活刚刚创建好的环境以便后续在此环境中安装必要的软件包:
```bash
conda activate pytorch_env
```
一旦激活成功,在终端提示符前会显示所选环境的名字 `(pytorch_env)`[^4]。
#### 使用 Conda 命令安装 PyTorch 及其相关组件
根据硬件配置情况决定是否启用 GPU 支持功能。对于仅支持 CPU 运算的情况而言,只需简单输入下面这条指令即可完成安装过程:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
```
而当计算机配备有 NVIDIA 显卡并且希望充分利用它们来进行加速计算时,则需要额外指明对应的 CUDA 工具链版本号。例如针对 CUDA 11.7 的情形下应采用这样的形式:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia
```
上述两条语句分别适用于不同的场景设置,并且都来源于官方推荐的最佳实践方案之一^[]^。
#### 验证安装结果
最后一步就是验证整个流程是否顺利完成。打开 Python 解释器或者 Jupyter Notebook 并尝试导入模块以测试连通性状况良好与否:
```python
import torch
print(torch.__version__)
if torch.cuda.is_available():
print('CUDA is available')
else:
print('No CUDA support detected.')
```
这段脚本不仅能够显示出当前加载库的实际版本信息,还能判断系统里是否存在可用的图形处理器资源供调用.
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