### PyTorch 安装路径与非 C 盘方法 PyTorch 的安装并不局限于 C 盘，可以通过多种方式将其安装到指定的磁盘或其他位置。以下是详细的说明： #### 使用 Conda 安装并更改默认路径 Conda 是一种常用的包管理工具，支持自定义环境及其存储路径。通过创建一个新的 Conda 环境并将该环境放置在目标磁盘上，可以实现将 PyTorch 及其依赖项安装到非 C 盘的位置。 1. **创建新环境并指定路径** 创建一个名为 `PyTorch` 的环境，并将其保存在 D:\Environments 文件夹中（假设目标磁盘为 D）。运行以下命令： ```bash conda create -p D:\Environments\PyTorch python=3.8 ``` 2. **激活环境** 激活刚刚创建的环境： ```bash conda activate D:\Environments\PyTorch ``` 3. **安装 PyTorch 和相关库** 在激活后的环境中，使用以下命令安装所需的 PyTorch 版本及相关组件： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge ``` 如果需要特定版本，则可以根据需求调整命令参数[^1]。 #### 使用 Pip 安装并手动设置路径 Pip 默认会将 Python 包安装到当前解释器所在的目录下，通常是 C 盘上的 Anaconda 或者 Python 安装路径。然而，如果希望将 PyTorch 安装到其他磁盘，可以选择如下两种方案之一： 1. **下载 .whl 文件并手动安装** 访问官方稳定版仓库地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，选择适合的操作系统、Python 版本和 CUDA 支持的 `.whl` 文件。例如，对于 Windows 平台下的 Python 3.7 和 CUDA 11.1，可下载以下文件： - `torch-1.10.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl` - `torchaudio-0.10.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl` 将这些文件复制至目标磁盘（如 D:\Libraries），并通过以下命令完成安装： ```bash pip install D:\Libraries\torch-1.10.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl pip install D:\Libraries\torchaudio-0.10.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl ``` 2. **利用 `-t` 参数指定目标路径** 当前工作区允许用户通过 `-t` 参数设定安装的目标文件夹。例如，在不改变全局配置的情况下，仅针对某个项目单独安装 PyTorch 库： ```bash pip install torch==1.10.0+cu102 torchvision==0.11.0+cu102 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -t D:\Project\Libraries ``` 需要注意的是，这种方法可能会导致某些功能无法正常调用，因为部分模块可能仍需访问标准站点包路径[^3]。 #### 测试安装是否成功 无论采用哪种方式进行安装，都需要验证 PyTorch 是否能够正常使用。可以在终端或者 Jupyter Notebook 中输入以下代码来确认： ```python import torch print(torch.__version__) # 输出 PyTorch 版本号 print(torch.version.cuda) # 显示所使用的 CUDA 版本 print(torch.cuda.is_available()) # 判断 GPU 加速是否启用 ``` 以上操作完成后，应能看到预期的结果，表明安装无误。 --- ###