### PyTorch 1.12.0 的下载与安装 根据用户的需求，以下是针对不同环境和需求的安装方法： #### 使用 Conda 安装 PyTorch 1.12.0 对于使用 Conda 环境的用户，可以通过以下命令安装 PyTorch 1.12.0 及其相关依赖项。此方法适用于 CPU 和 CUDA 支持的系统。 - **仅支持 CPU 的系统**： ```bash conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cpuonly -c pytorch ``` 此命令会安装仅支持 CPU 的 PyTorch 版本[^1]。 - **支持 CUDA 11.3 的系统**（推荐用于 GPU 加速）： ```bash conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 该命令会安装带有 CUDA 11.3 支持的 PyTorch 版本[^3]。 #### 使用 Pip 安装 PyTorch 1.12.0 对于不使用 Conda 环境的用户，可以使用 Pip 来安装 PyTorch。同样，提供了针对 CPU 和 CUDA 支持的安装选项。 - **仅支持 CPU 的系统**： ```bash pip install torch==1.12.0+cpu torchvision==0.13.0+cpu torchaudio==0.12.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` - **支持 CUDA 11.3 的系统**： ```bash pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 上述命令将安装带有 CUDA 11.3 支持的 PyTorch 版本[^2]。 #### 注意事项 1. 如果操作系统为 macOS，请注意 LTS 版本可能不支持 macOS[^3]。 2. 安装时请确保 Python 版本兼容。例如，PyTorch LTS 版本 1.8.2 仅支持 Python <= 3.8[^3]。 3. 对于更高版本的 CUDA（如 cu116），可以参考以下命令进行安装[^4]： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ``` ### 示例代码验证安装 安装完成后，可以通过以下代码验证 PyTorch 是否成功安装并运行： ```python import torch print(torch.__version__) # 检查安装的 PyTorch 版本 print(torch.cuda.is_available()) # 检查是否支持 CUDA ```