深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案

一般情况下，我们默认下载torch包的语句：

python 复制代码

# 基础版
pip install torch torchvision torchaudio

# 国内用户若下载慢，可加清华镜像源：
pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

默认下载的一般都是cpu版本，如果想要更快的进行运算（比如进行图像处理等），且电脑配置满足（配有合适显卡），可以考虑下载GPU版本加速模型运算速度，先看下电脑支持的 CUDA 版本：

python 复制代码

# win+r打开命令行输入cmd，终端输入
nvidia-smi

会输出如下核心信息（以 Windows为例）：

CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2

如果想要使用torch的GPU版本，除了对电脑硬件配置的要求外，还需下载CUDA ，若配置满足但是下载的torch包总是是cpu版本，先看下PyCharm中的CUDA是否安装：

python 复制代码

import torch
print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA是否可用: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}")
print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}")
print(f"当前GPU名称: {torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.device_count() > 0 else '无GPU'}")

若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。

网址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

直达: link.

注意：Python 3.8 不支持 torch 2.4+，Python 3.11 支持 torch 2.0+，

然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包

下载好后，执行语句安装

python 复制代码

# 比如下载文件的地址是D:\download，包名是torch-1.7.1+cu101-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install "D:\download\torch-1.7.1+cu101-cp39-cp39-win_amd64.whl"

安装好后再进行下检验，显示类似 2.0.1+cu118、1.13.1+cu117表示CUDA版本（显示类似 2.0.1、1.13.1、2.1.0没有 +cuXXX 后缀为CPU版本)

python 复制代码

import torch
print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA是否可用: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}")
print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}")
print(f"当前GPU名称: {torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.device_count() > 0 else '无GPU'}")