快捷方式

    本地开始

    选择您的偏好设置并运行安装命令。Stable(稳定版)代表当前经过充分测试和支持的 PyTorch 版本。这对大多数用户来说应该适用。如果您想要最新的、尚未完全测试和支持的每晚构建版本,可以使用 Preview(预览版)。请确保您已满足以下先决条件(例如 numpy),具体取决于您的包管理器。您也可以安装以前版本的 PyTorch。请注意,LibTorch 仅适用于 C++。

    注意:最新的 PyTorch 需要 Python 3.9 或更高版本。

    PyTorch 构建版本
    您的操作系统
    包管理器
    语言
    计算平台
    运行此命令
    PyTorch 构建版本
    Stable (1.13.0)(稳定版)
    Preview (每晚构建)
    您的操作系统
    Linux
    Mac
    Windows
    包管理器
    Conda
    Pip
    LibTorch
    源码
    语言
    Python
    C++ / Java
    计算平台
    CUDA 11.8
    CUDA 12.1
    CUDA 12.4
    ROCm 5.2
    CPU
    运行此命令
    conda install pytorch torchvision -c pytorch


    在 macOS 上安装

    PyTorch 可以在 macOS 上安装和使用。根据您的系统和 GPU 能力,在 Mac 上使用 PyTorch 的体验在处理时间方面可能会有所不同。

    先决条件

    macOS 版本

    PyTorch 支持 macOS 10.15 (Catalina) 或更高版本。

    Python

    建议使用 Python 3.9 - 3.12。您可以通过 Anaconda 包管理器(参见下文)、HomebrewPython 官网安装 Python。

    包管理器

    要安装 PyTorch 二进制文件,您需要使用两种受支持的包管理器之一:pipAnaconda

    Anaconda

    要安装 Anaconda,您可以下载图形安装程序或使用命令行安装程序。如果您使用命令行安装程序,可以右键单击安装程序链接,选择复制链接地址,或在配备 Apple 芯片的 Mac 电脑上使用以下命令

    # The version of Anaconda may be different depending on when you are installing`
    curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
    sh Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
    # and follow the prompts. The defaults are generally good.`
    

    pip

    Python 3

    如果您通过 Homebrew 或 Python 官网安装了 Python,则 pip 已随之安装。如果您安装的是 Python 3.x,则将使用命令 pip3

    提示:如果您想只使用命令 pip 而不是 pip3,可以将 pip 软链接(symlink)到 pip3 二进制文件。

    安装

    Anaconda

    要通过 Anaconda 安装 PyTorch,请使用以下 conda 命令

    conda install pytorch torchvision -c pytorch
    

    pip

    要通过 pip 安装 PyTorch,请根据您的 Python 版本使用以下两个命令之一

    # Python 3.x
    pip3 install torch torchvision
    

    验证

    为确保 PyTorch 已正确安装,我们可以通过运行 PyTorch 示例代码来验证安装。在这里,我们将构建一个随机初始化的张量(tensor)。

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

    输出应类似于

    tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
            [0.8337, 0.9050, 0.2650],
            [0.2979, 0.7141, 0.9069],
            [0.1449, 0.1132, 0.1375],
            [0.4675, 0.3947, 0.1426]])
    

    从源代码构建

    对于大多数 PyTorch 用户而言,通过包管理器安装预构建的二进制文件将提供最佳体验。但是,有时您可能希望安装 PyTorch 最新前沿的代码,无论是用于测试还是实际开发 PyTorch 核心。要安装最新的 PyTorch 代码,您需要从源代码构建 PyTorch

    先决条件

    1. [可选] 安装 Anaconda
    2. 按照此处描述的步骤操作:https://github.com/pytorch/pytorch#from-source

    您可以按照上文所述验证安装。

    在 Linux 上安装

    PyTorch 可以在各种 Linux 发行版上安装和使用。根据您的系统和计算要求,在 Linux 上使用 PyTorch 的体验在处理时间方面可能会有所不同。建议但不强制要求您的 Linux 系统拥有 NVIDIA 或 AMD GPU,以便充分利用 PyTorch 对 CUDAROCm支持

    先决条件

    受支持的 Linux 发行版

    PyTorch 支持使用 glibc >= v2.17 的 Linux 发行版,其中包括以下版本:

    这里的安装说明通常适用于所有受支持的 Linux 发行版。一个区别示例是,您的发行版可能支持 yum 而非 apt。所示的具体示例是在一台 Ubuntu 18.04 机器上运行的。

    Python

    Python 3.9-3.12 通常在所有受支持的 Linux 发行版上默认安装,这符合我们的建议。

    提示:默认情况下,您需要使用命令 python3 来运行 Python。如果您只想使用命令 python 而不是 python3,可以将 python 软链接(symlink)到 python3 二进制文件。

    但是,如果您想安装其他版本,有多种方法

    如果您决定使用 APT,可以运行以下命令进行安装

    sudo apt install python
    

    如果您使用 Anaconda 安装 PyTorch,它将安装一个沙盒(sandboxed)版本的 Python,用于运行 PyTorch 应用程序。

    包管理器

    要安装 PyTorch 二进制文件,您需要使用两种受支持的包管理器之一:Anacondapip。Anaconda 是推荐的包管理器,因为它将在一个沙盒安装中为您提供所有 PyTorch 依赖项,包括 Python。

    Anaconda

    要安装 Anaconda,您将使用命令行安装程序。右键单击 64 位安装程序链接,选择 复制链接位置,然后使用以下命令

    # The version of Anaconda may be different depending on when you are installing`
    curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
    sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
    # and follow the prompts. The defaults are generally good.`
    

    您可能需要打开新的终端或重新加载您的 ~/.bashrc 文件才能访问 conda 命令。

    pip

    Python 3

    虽然 Python 3.x 默认安装在 Linux 上,但 pip 默认并未安装。

    sudo apt install python3-pip
    

    提示:如果您想只使用命令 pip 而不是 pip3,可以将 pip 软链接(symlink)到 pip3 二进制文件。

    安装

    Anaconda

    无 CUDA/ROCm

    要通过 Anaconda 安装 PyTorch,并且您的系统不具备 CUDA 功能ROCm 功能,或者您不需要 CUDA/ROCm(即 GPU 支持),请在上述选择器中选择 OS:Linux,Package:Conda,Language:Python,Compute Platform:CPU。然后运行显示的命令。

    使用 CUDA

    要通过 Anaconda 安装 PyTorch,并且您的系统具备 CUDA 功能,请在上述选择器中选择 OS:Linux,Package:Conda,以及适合您机器的 CUDA 版本。通常,最新的 CUDA 版本更好。然后运行显示的命令。

    使用 ROCm

    目前 Anaconda 方式不支持在 ROCm 上安装 PyTorch。请改用 pip。

    pip

    无 CUDA

    要通过 pip 安装 PyTorch,并且您的系统不具备 CUDA 功能ROCm 功能,或者您不需要 CUDA/ROCm(即 GPU 支持),请在上述选择器中选择 OS:Linux,Package:Pip,Language:Python,Compute Platform:CPU。然后运行显示的命令。

    使用 CUDA

    要通过 pip 安装 PyTorch,并且您的系统具备 CUDA 功能,请在上述选择器中选择 OS:Linux,Package:Pip,Language:Python,以及适合您机器的 CUDA 版本。通常,最新的 CUDA 版本更好。然后运行显示的命令。

    使用 ROCm

    要通过 pip 安装 PyTorch,并且您的系统具备 ROCm 功能,请在上述选择器中选择 OS:Linux,Package:Pip,Language:Python,以及受支持的 ROCm 版本。然后运行显示的命令。

    验证

    为确保 PyTorch 已正确安装,我们可以通过运行 PyTorch 示例代码来验证安装。在这里,我们将构建一个随机初始化的张量(tensor)。

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

    输出应类似于

    tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
            [0.8337, 0.9050, 0.2650],
            [0.2979, 0.7141, 0.9069],
            [0.1449, 0.1132, 0.1375],
            [0.4675, 0.3947, 0.1426]])
    

    此外,要检查您的 GPU 驱动程序和 CUDA/ROCm 是否已启用且可供 PyTorch 访问,请运行以下命令以返回 GPU 驱动程序是否已启用(PyTorch 的 ROCm 构建版本在 Python API 层面使用了与 CUDA 相同的语义 链接,因此以下命令也适用于 ROCm)

    import torch
    torch.cuda.is_available()
    

    从源代码构建

    对于大多数 PyTorch 用户而言,通过包管理器安装预构建的二进制文件将提供最佳体验。但是,有时您可能希望安装 PyTorch 最新前沿的代码,无论是用于测试还是实际开发 PyTorch 核心。要安装最新的 PyTorch 代码,您需要从源代码构建 PyTorch

    先决条件

    1. 安装 AnacondaPip
    2. 如果您需要构建支持 GPU 的 PyTorch:a. 对于 NVIDIA GPU,如果您的机器配备了支持 CUDA 的 GPU,请安装 CUDA。b. 对于 AMD GPU,如果您的机器配备了支持 ROCm 的 GPU,请安装 ROCm
    3. 按照此处描述的步骤操作:https://github.com/pytorch/pytorch#from-source

    您可以按照上文所述验证安装。

    在 Windows 上安装

    PyTorch 可以在各种 Windows 发行版上安装和使用。根据您的系统和计算要求,在 Windows 上使用 PyTorch 的体验在处理时间方面可能会有所不同。建议但不强制要求您的 Windows 系统拥有 NVIDIA GPU,以便充分利用 PyTorch 对 CUDA支持

    先决条件

    受支持的 Windows 发行版

    PyTorch 支持以下 Windows 发行版:

    这里的安装说明通常适用于所有受支持的 Windows 发行版。所示的具体示例将在 Windows 10 Enterprise 机器上运行

    Python

    目前,Windows 上的 PyTorch 仅支持 Python 3.9-3.12;不支持 Python 2.x。

    由于 Python 默认并未安装在 Windows 上,有多种方法可以安装 Python

    如果您使用 Anaconda 安装 PyTorch,它将安装一个沙盒(sandboxed)版本的 Python,用于运行 PyTorch 应用程序。

    如果您决定使用 Chocolatey,并且尚未安装 Chocolatey,请确保您以管理员身份运行命令提示符。

    对于基于 Chocolatey 的安装,请在管理员命令提示符中运行以下命令

    choco install python
    

    包管理器

    要安装 PyTorch 二进制文件,您需要使用至少一种受支持的包管理器:Anacondapip。Anaconda 是推荐的包管理器,因为它将在一个沙盒安装中为您提供所有 PyTorch 依赖项,包括 Python 和 pip。

    Anaconda

    要安装 Anaconda,您将使用用于 PyTorch 3.x 的64 位图形安装程序。单击安装程序链接并选择 运行。Anaconda 将下载,然后会向您显示安装程序提示。默认选项通常是合理的。

    pip

    如果您按照上文推荐的任何方式安装了 Python,则 pip 已经为您安装好了。

    安装

    Anaconda

    要通过 Anaconda 安装 PyTorch,您需要通过 开始 | Anaconda3 | Anaconda Prompt 打开 Anaconda 提示符。

    无 CUDA

    要通过 Anaconda 安装 PyTorch,并且您的系统不具备 CUDA 功能或不需要 CUDA,请在上述选择器中选择 OS:Windows,Package:Conda,CUDA:None。然后运行显示的命令。

    使用 CUDA

    要通过 Anaconda 安装 PyTorch,并且您的系统具备 CUDA 功能,请在上述选择器中选择 OS:Windows,Package:Conda,以及适合您机器的 CUDA 版本。通常,最新的 CUDA 版本更好。然后运行显示的命令。

    pip

    无 CUDA

    要通过 pip 安装 PyTorch,并且您的系统不具备 CUDA 功能或不需要 CUDA,请在上述选择器中选择 OS:Windows,Package:Pip,CUDA:None。然后运行显示的命令。

    使用 CUDA

    要通过 pip 安装 PyTorch,并且您的系统具备 CUDA 功能,请在上述选择器中选择 OS:Windows,Package:Pip,以及适合您机器的 CUDA 版本。通常,最新的 CUDA 版本更好。然后运行显示的命令。

    验证

    为确保 PyTorch 已正确安装,我们可以通过运行 PyTorch 示例代码来验证安装。在这里,我们将构建一个随机初始化的张量(tensor)。

    在命令行中输入

    python
    

    然后输入以下代码

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

    输出应类似于

    tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
            [0.8337, 0.9050, 0.2650],
            [0.2979, 0.7141, 0.9069],
            [0.1449, 0.1132, 0.1375],
            [0.4675, 0.3947, 0.1426]])
    

    此外,要检查您的 GPU 驱动程序和 CUDA 是否已启用且可供 PyTorch 访问,请运行以下命令以返回 CUDA 驱动程序是否已启用

    import torch
    torch.cuda.is_available()
    

    从源代码构建

    对于大多数 PyTorch 用户而言,通过包管理器安装预构建的二进制文件将提供最佳体验。但是,有时您可能希望安装 PyTorch 最新前沿的代码,无论是用于测试还是实际开发 PyTorch 核心。要安装最新的 PyTorch 代码,您需要从源代码构建 PyTorch

    先决条件

    1. 安装 Anaconda
    2. 如果您的机器配备了支持 CUDA 的 GPU,请安装 CUDA
    3. 如果您想在 Windows 上构建,还需要 Visual Studio 以及 MSVC 工具集和 NVTX。可以在此处找到这些依赖项的具体要求。
    4. 按照此处描述的步骤操作:https://github.com/pytorch/pytorch#from-source

    您可以按照上文所述验证安装。