（一般pip安装会比conda安装较高效）。

3 用pip 安装

本文安装 torch 1.13.0+cuda11.6 ，命令如下

pip install torch1.13.1+cu116 torchvision0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

注意：

这个命令将安装PyTorch、torchvision和torchaudio，并指定CUDA版本为11.6（注意：PyTorch的版本和CUDA版本可能会更新，确保使用适用于你系统的版本）。

请注意，使用pip安装时，你需要确保你已经安装了正确版本的CUDA Toolkit。如果你的CUDA版本不是11.6，你可能需要在cu116部分做相应的调整，查看官网相应的版本匹配。

4 用conda安装

conda install pytorch1.13.1 torchvision0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

5 验证安装

在Python中运行以下代码，确保pytorch安装成功。

import torch
print(torch.version)

在Python中运行以下代码，确保PyTorch能够使用CUDA：

import torch

检查CUDA是否可用

print(torch.cuda.is_available())

显示当前CUDA版本

print(torch.version.cuda)

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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