pytorch环境之前有一个python3.6,现在需要再创建python3.8

当你想要在同一台机器上安装并运行不同版本的 Python 环境时，可以利用虚拟环境管理工具如 `conda` 或者 `virtualenv` 来轻松实现这一需求。这里我们以 Anaconda 的 conda 包及环境管理系统为例说明如何创建一个新的 Python 3.8 的 PyTorch 开发环境： ### 步骤一：更新 Conda 首先你需要确保你的 Conda 是最新版的。打开命令行界面 (Windows 用户可以用Anaconda Prompt)，然后输入下面这条指令: ```shell conda update -n base -c defaults conda ``` ### 步骤二：创建新环境接下来就可以开始基于特定版本的Python创建新的环境了，在本例中我们将指定 Python 版本为 3.8，并给这个环境起名为 "pytorch_env": ```shell conda create --name pytorch_env python=3.8 ``` 激活刚刚创建的新环境： ```shell conda activate pytorch_env ``` ### 步骤三：安装PyTorch及相关依赖库一旦进入了正确的环境中，你可以通过官方推荐的方式去下载适合你配置（CUDA、操作系统等信息）下的 PyTorch 发行版。例如直接从官网获取对应 pip 安装命令: ```shell pip install torch torchvision torchaudio # 根据实际需要添加选项比如 `-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html` # 如果使用的是 GPU，则需选择合适的 CUDA 版本 ``` 或者也可以继续用Conda来安裝： ```shell conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=X.X -c pytorch # 将 X.X 替换为你使用的 CUDA 版本号 ``` 完成以上步骤之后你就成功地建立了一个独立于原有 Python 3.6 系统之外的 Python 3.8 + PyTorch 运行环境啦！记住每次想切换到此环境下工作时都要先激活它(`conda activate pytorch_env`)；而当不再需要该环境的时候可以选择停用 (`conda deactivate`) 或删除 (`conda remove --all`)。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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