一、安装输了你的PyTorch之旅遇到了挡着？

你是不是在Linux系统上尝试安装PyTorch，却遭遇了种种困难题？别担心，你并不孤单。本文将带你深厚入剖析Linux版PyTorch安装输了的原因，并给实用的解决方案。

二、 检查系统要求：确保你的系统满足PyTorch安装条件

在开头安装之前，请确保你的Linux系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux发行版
• CPU：64位架构
• Python：Python 3.6或更高大版本
• CUDA：CUDA 9.0或更高大版本

三、安装指定版本的PyTorch和CUDA：避开兼容性问题

在安装PyTorch之前，请确认CUDA版本与PyTorch版本兼容。

conda create -n pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia

如果你的CUDA版本为9.0，则应安装1.1.0版本的PyTorch和0.3.0版本的torchvision。

四、 用国内镜像源：加速安装过程

由于网络原因，直接连接到官方仓库兴许会弄得安装速度磨蹭磨蹭来。在这种情况下你能尝试用国内镜像源，如清华巨大学开源柔软件镜像站。

通过以下命令修改conda配置， 添加镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

五、创建和激活虚拟周围：避免版本冲突

为了避免版本冲突，觉得能创建一个虚拟周围进行PyTorch安装。

conda create -n pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env

六、 查看错误信息：针对性地解决问题

如果在安装过程中遇到错误信息，请根据错误信息进行针对性排查。

• 错误：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

  解决方法：确保你的CUDA版本与PyTorch版本兼容。

• 错误：ImportError: No module named 'torch'

  解决方法：从GitHub下载tnt模块，通过pip安装解决。

• 错误：pip install torch 会提示安装输了

  解决方法：检查网络连接、 更换安装源、检查周围变量配置等。

七、 验证安装：确认PyTorch已成功安装

安装完成后能PyTorch是不是已成功安装：

import torch
print
print)

如果 _available 返回 True，则表示PyTorch已正确安装并能用GPU。

八、 ：告别安装困难题，轻巧松开启PyTorch之旅

通过本文的详细解析，相信你已经掌握了Linux版PyTorch安装的解决方法。告别安装困难题，让我们一起轻巧松开启PyTorch之旅吧！

---