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如何在Linux上更新PyTorch

小樊
45
2025-11-08 23:12:01
栏目: 智能运维

在Linux上更新PyTorch的步骤(支持pip/conda,适配Ubuntu/CentOS等发行版)


一、前置准备

  1. 确认当前环境
    打开终端,运行以下命令查看当前PyTorch版本及安装方式:

    python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.__file__)"
    
    • 若路径包含site-packages(如/usr/local/lib/python3.8/site-packages),则为pip安装;
    • 若路径包含anaconda3/envs/your_env,则为conda安装。
  2. 检查系统依赖

    • 确保Python版本符合PyTorch要求(≥3.8);
    • GPU用户需确认CUDA版本与PyTorch版本兼容(参考PyTorch官方CUDA兼容表)。

二、使用pip更新PyTorch(通用方法)

1. 升级pip到最新版本

pip是Python包管理工具,更新pip可避免安装冲突:

pip install --upgrade pip

2. 卸载旧版本(可选但推荐)

卸载现有PyTorch及相关库(torchvisiontorchaudio),避免残留文件导致冲突:

pip uninstall torch torchvision torchaudio -y

3. 安装最新版本PyTorch

  • CPU版本(无GPU加速):
    pip install torch torchvision torchaudio
    
  • GPU版本(需指定CUDA工具包版本,如CUDA 11.7):
    访问PyTorch官网获取对应命令,例如:
    pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
    

4. 验证更新

运行Python代码检查版本:

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

输出应为最新版本(如2.1.0)。


三、使用conda更新PyTorch(Anaconda/Miniconda用户)

1. 更新conda到最新版本

conda是Anaconda的包管理工具,更新conda可提升兼容性:

conda update conda

2. 激活目标环境(可选)

若使用虚拟环境,需先激活对应环境:

conda activate your_env_name

3. 卸载旧版本(可选但推荐)

卸载现有PyTorch及相关库:

conda remove pytorch torchvision torchaudio -y

4. 安装最新版本PyTorch

  • CPU版本
    conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
    
  • GPU版本(需指定CUDA工具包版本,如CUDA 11.7):
    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
    

5. 验证更新

运行Python代码检查版本,或使用conda命令查看:

python -c "import torch; print(torch.__version__)"
# 或
conda list torch

四、常见问题解决

  1. 权限不足
    若安装时报“Permission denied”,可添加--user参数(仅当前用户可用):

    pip install --user --upgrade torch torchvision torchaudio
    

    或使用sudo(不推荐,可能影响系统Python环境):

    sudo pip install --upgrade torch torchvision torchaudio
    
  2. 依赖冲突
    若出现依赖冲突(如numpy版本不兼容),可尝试先升级冲突的库:

    pip install --upgrade numpy
    

    或使用conda的--freeze-installed参数(保留现有依赖):

    conda install pytorch torchvision torchaudio --freeze-installed
    
  3. 版本回滚
    若更新后出现问题,可卸载当前版本并安装指定旧版本(如1.13.1):

    pip uninstall torch torchvision torchaudio -y
    pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==2.0.2
    

五、注意事项

  • 虚拟环境:建议在虚拟环境中更新(如conda create -n pytorch_env python=3.8),避免影响全局Python环境;
  • 网络问题:国内用户可使用清华镜像源加速pip安装(添加-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple参数);
  • CUDA驱动:GPU用户需确保系统CUDA驱动版本≥PyTorch要求的最低版本(如PyTorch 2.1需CUDA 11.8+)。

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