### 已知条件分析 目前提供的引用内容并未提及针对 Python 10 的具体支持情况。然而，Python 10 并不是一个已发布的标准版本号[^4]。通常情况下，Python 的主要发行版包括 3.x 和较早的 2.x 系列（现已停止维护）。因此，假设您可能指的是 Python 3.10 或其他类似的误解。 以下是基于现有信息以及合理推测的回答： --- ### 创建 Conda 环境并安装 PyTorch 为了确保兼容性和稳定性，建议按照以下方法操作： #### 1. 创建一个新的 Conda 环境 由于 Python 3.10 可能并非所有 PyTorch 版本都完全支持，推荐优先尝试创建一个带有 Python 3.9 或更稳定版本的环境。如果确实需要使用 Python 3.10，则需验证目标 PyTorch 是否适配该版本。 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 ``` 激活刚刚创建的环境： ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 2. 查找适合当前系统的 PyTorch 轮子文件 访问官方预构建轮子页面以下载对应于您的操作系统、CUDA 配置和 Python 版本的 `.whl` 文件： [https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html) 例如，对于 CPU-only 的 Ubuntu 系统与 Python 3.9，您可以找到类似这样的 URL： ```plaintext https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.13.1%2Bcpu-cp39-none-linux_x86_64.whl ``` #### 3. 使用 `pip` 安装特定版本的 PyTorch 下载完成后，在终端执行以下命令完成安装： ```bash pip install /path/to/downloaded/wheel_file.whl ``` 或者直接通过在线方式安装（无需提前下载）： ```bash pip install --upgrade https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.13.1%2Bcpu-cp39-none-linux_x86_64.whl ``` 注意替换实际路径或 URL 地址来适应不同需求场景下的依赖关系调整[^5]。 #### 4. 测试安装是否成功 最后确认安装无误可以通过运行简单的测试脚本来实现： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 以上代码片段会打印出所安装 PyTorch 的版本号及其 CUDA 支持状态。 --- ### 注意事项 尽管理论上可以尝试为更高版本如 Python 3.10 设置相应环境，但由于框架本身可能存在未解决的问题而导致部分功能失效的风险增加。故而强烈建议遵循官方文档指导选用经过充分测试过的组合搭配方案[^6]。 ---