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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。
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)、Homebrew 或 Python 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:pip 或 Anaconda。
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
- [可选] 安装 Anaconda
- 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 CUDA 或 ROCm 的支持。
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:
- Arch Linux,最低版本 2012-07-15
- CentOS,最低版本 7.3-1611
- Debian,最低版本 8.0
- Fedora,最低版本 24
- Mint,最低版本 14
- OpenSUSE,最低版本 42.1
- PCLinuxOS,最低版本 2014.7
- Slackware,最低版本 14.2
- Ubuntu,最低版本 13.04
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
- APT
- Python 官网
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:Anaconda 或 pip。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 功能或 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 功能或 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
- 安装 Anaconda 或 Pip
- 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。
- 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 的支持。
先决条件
受支持的 Windows 发行版
PyTorch 支持以下 Windows 发行版:
- Windows 7 及更高版本;建议使用 Windows 10 或更高版本。
- Windows Server 2008 r2 及更高版本
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:Anaconda 和 pip。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
- 安装 Anaconda
- 如果您的机器配备了支持 CUDA 的 GPU,请安装 CUDA。
- 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。
- 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。