PyTorch保姆级安装教程
文章目录
- PyTorch保姆级安装教程
- 一、准备环境
- 1 安装 Python 环境（推荐 Anaconda）
- 2 安装 VSCode
- 二、创建 PyTorch 环境（推荐）
- 激活环境
- 三、安装 PyTorch
- 四、验证 PyTorch 是否安装成功
- 五、VSCode 配置 PyTorch
- 六、选择 Python 解释器
- 七、测试 PyTorch
- 八、安装常用 AI 库（推荐）
- 九、测试 matplotlib
- 十、常见问题
- 1 pip 不是内部命令
- 2 PyTorch 安装失败
- 3 VSCode 找不到 PyTorch
- 1 pip 不是内部命令
- 2 PyTorch 安装失败
- 3 VSCode 找不到 PyTorch
本教程将教你从零开始安装 PyTorch 并在 Visual Studio Code 中运行。
适用系统：
- Windows 10 / Windows 11
- Anaconda Python环境
- VSCode
前情提示：检查电脑是否有 NVIDIA 显卡，在安装PyTorch前，必须先判断电脑是否有NVIDIA 显卡。
原因：
| 情况 | PyTorch版本 |
|---|---|
| 有 NVIDIA 显卡 | GPU版（CUDA加速） |
| 没有 NVIDIA 显卡 | CPU版 |
GPU版训练速度可能是 CPU 的10～50倍。
打开：
任务管理器（Ctrl + Shift + Esc）点击：性能
查看：GPU
如果显示：
NVIDIA GeForce可以安装 GPU版 PyTorch。
如果是：
AMD Radeon Intel UHD只能使用 CPU版本。
一、准备环境
在安装 PyTorch 之前，需要准备两个软件。
1 安装 Python 环境（推荐 Anaconda）
下载：
Anaconda
官网：
https://www.anaconda.com/download安装完成后系统会自带：Python、pip、conda、常用科学计算库
2 安装 VSCode
下载：
Visual Studio Code
官网：
https://code.visualstudio.com/安装完成即可。
二、创建 PyTorch 环境（推荐）
打开：
Anaconda Prompt创建新环境：
conda create -n torch python=3.10系统会提示：
Proceed ([y]/n)?输入：
y等待环境创建完成。
激活环境
输入：
conda activate torch如果成功，前面会出现：
(torch) C:\Users\你的用户名>三、安装 PyTorch
由于很多镜像源没有同步 PyTorch，推荐使用PyTorch官方源安装 CPU版本。
运行：
python -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu安装过程中会看到类似：
Downloading torch-2.x.x Downloading torchvision Downloading torchaudio Installing collected packages安装时间大约：1~3分钟
有 NVIDIA 显卡
安装命令示例
python -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121四、验证 PyTorch 是否安装成功
运行：
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"如果成功会输出类似：
2.x.x+cpu False解释：
| 输出 | 含义 |
|---|---|
| 版本号 | PyTorch安装成功 |
| False | 当前使用CPU（没有NVIDIA显卡） |
五、VSCode 配置 PyTorch
打开 VSCode。
安装 Python 插件：
搜索：
Python发布者：
Microsoft安装即可。
六、选择 Python 解释器
按：
Ctrl + Shift + P输入：
Python: Select Interpreter选择：
torch (3.10.x) ~\anaconda3\envs\torch\python.exe这一步非常重要，因为PyTorch 安装在 torch 环境中。
选择成功后 VSCode 左下角会显示：
Python 3.10 ('torch')七、测试 PyTorch
创建文件：
test_torch.py写入代码：
import torch print("PyTorch version:", torch.__version__) x = torch.tensor([1,2,3]) print(x * 2)运行：
Run Python File输出示例：
PyTorch version: 2.x.x+cpu tensor([2, 4, 6])说明：
PyTorch 环境完全配置成功八、安装常用 AI 库（推荐）
建议额外安装：
pip install numpy matplotlib pandas scikit-learn jupyter这些库用于：
| 库 | 用途 |
|---|---|
| numpy | 数学计算 |
| matplotlib | 数据可视化 |
| pandas | 数据处理 |
| scikit-learn | 机器学习 |
| jupyter | 交互式实验 |
九、测试 matplotlib
创建文件：
import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4] y = [1,4,9,16] plt.plot(x,y) plt.title("Test Plot") plt.show()如果弹出图像窗口说明安装成功。
十、常见问题
1 pip 不是内部命令
使用：
python -m pip install 包名而不是：
pip install2 PyTorch 安装失败
可能原因：
- 使用了错误镜像源
- pip版本过旧
解决：
python -m pip install --upgrade pip然后重新安装。
3 VSCode 找不到 PyTorch
原因：
VSCode 使用了错误 Python 环境。
解决：
Python: Select Interpreter选择：
torch 环境1 pip 不是内部命令
使用：
python -m pip install 包名而不是：
pip install2 PyTorch 安装失败
可能原因：
- 使用了错误镜像源
- pip版本过旧
解决：
python -m pip install --upgrade pip然后重新安装。
3 VSCode 找不到 PyTorch
原因：
VSCode 使用了错误 Python 环境。
解决：
Python: Select Interpreter选择：
torch 环境
