Ubuntu系统如何更新PyTorch版本

Ubuntu系统更新PyTorch版本

一 准备与检查

• 确认当前环境：先激活你的虚拟环境（如 conda 或 venv），避免影响系统 Python。
• 查看已安装版本与 CUDA 信息：
  • 查看 PyTorch 版本：python -c "import torch; print(torch.__version__)"
  • 查看 CUDA 是否可用与版本：python -c "import torch; print('CUDA可用:', torch.cuda.is_available(), 'CUDA版本:', torch.version.cuda)"
• 建议的操作习惯：优先在独立虚拟环境中更新，减少依赖冲突。

二 使用 pip 更新

• 常规升级（保持现有 CUDA 配置不变）：
  • pip install --upgrade torch torchvision torchaudio
• 指定渠道安装最新稳定版（适合需要特定 CUDA 版本时）：
  • CPU 版：pip install torch torchvision torchaudio
  • CUDA 11.7 示例：pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
• 若遇到冲突或不一致，先卸载再重装更稳妥：
  • pip uninstall torch torchvision torchaudio，随后用上面的安装命令重新安装。

三 使用 Conda 更新

• 激活目标环境：conda activate <your_env>
• 常规升级：
  • conda update pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
• 如需重装或确保一致性，可先卸载后安装：
  • conda uninstall pytorch torchvision torchaudio
  • 再从 PyTorch 官方渠道安装对应版本（选择与系统 CUDA 匹配的指令）。

四 验证与常见问题

• 验证安装是否成功与 CUDA 状态：
  • python -c "import torch; print('版本:', torch.__version__, 'CUDA可用:', torch.cuda.is_available())"
• 升级后依赖不一致或报错：优先在同一虚拟环境内执行“卸载 → 重新安装”，并使用与项目匹配的 PyTorch / torchvision / torchaudio 版本组合。
• 多版本并存与切换：使用 conda create -n <env_name> python=X.X 创建多个环境，在不同环境中安装不同版本的 PyTorch，按需激活使用，互不干扰。