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)](#1 安装 Python 环境(推荐 Anaconda))
- [2 安装 VSCode](#2 安装 VSCode)
- [二、创建 PyTorch 环境(推荐)](#二、创建 PyTorch 环境(推荐))
- [三、安装 PyTorch](#三、安装 PyTorch)
- [四、验证 PyTorch 是否安装成功](#四、验证 PyTorch 是否安装成功)
- [五、VSCode 配置 PyTorch](#五、VSCode 配置 PyTorch)
- [六、选择 Python 解释器](#六、选择 Python 解释器)
- [七、测试 PyTorch](#七、测试 PyTorch)
- [八、安装常用 AI 库(推荐)](#八、安装常用 AI 库(推荐))
- [九、测试 matplotlib](#九、测试 matplotlib)
- 十、常见问题
-
- [1 pip 不是内部命令](#1 pip 不是内部命令)
- [2 PyTorch 安装失败](#2 PyTorch 安装失败)
- [3 VSCode 找不到 PyTorch](#3 VSCode 找不到 PyTorch)
- [1 pip 不是内部命令](#1 pip 不是内部命令)
- [2 PyTorch 安装失败](#2 PyTorch 安装失败)
- [3 VSCode 找不到 PyTorch](#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 install
2 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 install
2 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