企业官网建设流程全解析

Pytorch 框架

PyTorch 本身是一个 Python 深度学习框架，里面有深度学习所用的 Python 包（torch torchvision torchaudio）。

步骤1

更新 NVIDIA 最新驱动。

步骤2

查看 CUDA UMD Version。

打开终端输入：

nvidia-smi

注意，这里图片中的 CUDA UMD Version 是 13.3，步骤3选择下载链接的时候要用到！

步骤3

创建虚拟环境

最好在电脑上创建1个虚拟环境，将 Pytorch 的包安装在创建的虚拟环境里，方便管理。
（电脑的基础环境名是 base）

我这里用 conda 创建一个名为“my_env”的虚拟环境，并指定这个虚拟环境的 python 版本（python 3.11现在很稳定）。

安装完 conda 之后，在终端输入：

conda create-nmy_envpython=3.11

选择合适的下载链接

进入 Pytorch 官网 ：
https://pytorch.org/
往下滑，找到这个页面：

从上往下依次选择：

• 一般选择稳定版本Stable，但是 5060 显卡应该选用Preview版本。
• 选择你的电脑系统。
• 选择Pip安装。
• 选择Python。
• 注意：这里选择的 CUDA 计算平台的版本，要低于 上面查看的CUDA UMD Version。
• 复制 Run this Command 后面的安装命令（pip3 install --pre torch torchvision --index-url https://......）。

安装

1. 在终端激活你创建的虚拟环境（“my_env”）
   终端里输入以下命令激活环境：

conda activate my_env

（退出 conda 虚拟环境的命令：conda deactivate）

2. 激活虚拟环境后，粘贴上面的安装命令，回车运行。

pip3install--pretorch torchvision --index-url https://......

验证

验证是否安装成功，在刚才创建的虚拟环境中，

• 终端里输入以下命令查看安装的包是否有torch：

(my_env)>>conda list

• 终端里输入 python ，回车，之后输入：

(my_env)>>python(my_env)>>importtorch(my_env)>>torch.cuda.is_available()True(my_env)>>exit()

显示True，证明安装成功。