在 Linux 上安装

PyTorch 可以在各种 Linux 发行版上安装并使用。根据您的系统和计算要求，PyTorch 在 Linux 上的处理时间体验可能会有所不同。建议（但不是必须）您的 Linux 系统拥有 NVIDIA 或 AMD GPU，以便充分利用 PyTorch 的 CUDA 支持 或 ROCm 支持。

先决条件

支持的 Linux 发行版

PyTorch 支持使用 glibc >= v2.28 的 Linux 发行版，包括以下版本

• Arch Linux, 最低版本 2020.01.22
• CentOS, 最低版本 8
• Debian, 最低版本 10.0
• Fedora, 最低版本 24
• Mint, 最低版本 20
• OpenSUSE, 最低版本 15
• PCLinuxOS, 最低版本 2014.7
• Slackware, 最低版本 14.2
• Ubuntu, 最低版本 20.04 (请注意，20.04 已停止维护 EOL)

此处的安装说明通常适用于所有受支持的 Linux 发行版。一个典型的区别是您的发行版可能支持 yum 而不是 apt。所示的具体示例是在 Ubuntu 18.04 机器上运行的。

Python

Python 3.10-3.14 通常在我们的任何受支持的 Linux 发行版上默认安装，符合我们的建议。

提示：默认情况下，您必须使用 python3 命令来运行 Python。如果您只想使用 python 命令而不是 python3，您可以将 python 符号链接到 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

包管理器

要安装 PyTorch 二进制文件，您需要使用支持的包管理器：pip。

pip

Python 3

虽然 Python 3.x 在 Linux 上是默认安装的，但 pip 并非默认安装。

sudo apt install python3-pip

提示：如果您只想使用 pip 命令而不是 pip3，您可以将 pip 符号链接到 pip3 二进制文件。

安装

pip

无 CUDA

若要通过 pip 安装 PyTorch，且没有 CUDA 兼容或 ROCm 兼容的系统，或者不需要 CUDA/ROCm（即 GPU 支持），请在上面的选择器中选择 OS: Linux，Package: Pip，Language: Python，Compute Platform: CPU。然后运行为您提供的命令。

带 CUDA

若要通过 pip 安装 PyTorch 且拥有 CUDA 兼容系统，请在上面的选择器中选择 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。然后运行为您提供的命令。

带 ROCm

若要通过 pip 安装 PyTorch 且拥有 ROCm 兼容系统，请在上面的选择器中选择 OS: Linux，Package: Pip，Language: Python，以及支持的 ROCm 版本。然后运行为您提供的命令。

验证

为了确保正确安装 PyTorch，我们可以通过运行示例 PyTorch 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。

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

输出应该类似于

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 使用，请运行以下命令以返回 GPU 驱动程序是否已启用（PyTorch 的 ROCm 构建在 Python API 级别使用相同的语义 链接，因此以下命令也适用于 ROCm）

import torch
torch.cuda.is_available()

从源码构建

对于大多数 PyTorch 用户来说，通过包管理器安装预编译的二进制文件是最好的体验。然而，有时您可能需要安装最前沿的 PyTorch 代码，用于测试或 PyTorch 核心开发。要安装最新的 PyTorch 代码，您需要从源码构建 PyTorch。

先决条件

1. 安装 Pip
2. 如果您需要构建带有 GPU 支持的 PyTorch：a. 对于 NVIDIA GPU，如果您的机器有 CUDA 兼容 GPU，请安装 CUDA。b. 对于 AMD GPU，如果您的机器有 ROCm 兼容 GPU，请安装 ROCm。
3. 遵循此处描述的步骤：https://github.com/pytorch/pytorch#from-source

您可以按照上述方法验证安装。