ubuntu 24.04安装pytorch？

2026-03-27 02:34:11 分类：云计算

在 Ubuntu 24.04 (Noble Numbat) 上安装 PyTorch，最推荐且稳定的方式是使用 conda（如果已安装）或 pip。由于 Ubuntu 24.04 默认搭载较新的 Python 版本和系统库，建议优先创建独立的虚拟环境以避免依赖冲突。

以下是针对不同需求的详细安装步骤：

1. 前置准备

首先，确保你的系统已更新，并安装了必要的构建工具。如果你尚未安装 python3-pip 或 git，请先运行：

sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv git build-essential -y

注意：PyTorch 官方强烈建议使用 Python 3.8 到 3.11 版本。虽然 Ubuntu 24.04 默认可能包含 Python 3.12，但为了兼容性，建议在 conda 环境中指定版本，或者使用 pyenv 管理 Python 版本。

2. 方案一：使用 Conda 安装（推荐）

这是最稳妥的方式，Conda 会自动处理复杂的 C++/CUDA 依赖关系。

第一步：安装 Miniconda 或 Anaconda

如果未安装，请下载并安装 Miniconda：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 按照提示操作，最后重启终端或运行 source ~/.bashrc

第二步：创建虚拟环境

创建一个包含 Python 3.10（目前 PyTorch 支持最好的版本之一）的环境：

conda create -n pytorch_env python=3.10 -y
conda activate pytorch_env

第三步：选择 CUDA 版本并安装

根据你显卡支持的 CUDA 版本选择命令。你可以去 PyTorch 官网 查看最新指令。

  • 如果你有 NVIDIA 显卡（需要 GPU 提速）：
    假设你安装了 CUDA 12.x（Ubuntu 24.04 通常配合较新的驱动），可以使用以下命令：

    # 安装 PyTorch + torchvision + torchaudio + CUDA 12.1
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

    注：如果你的显卡较老，只支持 CUDA 11.8，请将 12.1 改为 11.8。

  • 如果你没有 NVIDIA 显卡（仅 CPU 模式）：

    conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

3. 方案二：使用 Pip 安装（无需 Conda）

如果你不想安装 Conda，可以直接使用 pip，但需要确保系统已正确安装 NVIDIA 驱动和 CUDA Toolkit（如果是 GPU 模式）。

第一步：创建虚拟环境（可选但推荐）

python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate
pip install --upgrade pip

第二步：执行安装命令

同样，请根据你的 CUDA 版本选择。

  • GPU 版本 (CUDA 12.x):

    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

  • CPU 版本:

    pip install torch torchvision torchaudio

4. 验证安装

激活环境后，打开 Python 交互界面进行验证：

python

在 Python 提示符下输入以下代码：

import torch
print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")
    print(f"Device count: {torch.cuda.device_count()}")
    print(f"Current device: {torch.cuda.current_device()}")

预期输出：

  • 如果没有 GPU，CUDA available 应显示 False。
  • 如果有 GPU，应显示 True 以及具体的 CUDA 版本号。

常见问题提示

  1. 驱动问题：在 Ubuntu 上安装 PyTorch 的 GPU 版前，必须确保系统层面的 NVIDIA 驱动已正确安装。可以通过 nvidia-smi 命令检查。如果该命令报错，请先安装驱动： 
    sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
  2. Python 版本：Ubuntu 24.04 默认 Python 可能是 3.12。如果 pip 安装时遇到编译错误，建议回退到 Python 3.10 或 3.11 的环境，因为 PyTorch 对 Python 3.12 的支持在某些旧包中可能不稳定。
  3. 国内网络：如果下载速度极慢，可以配置 pip 或 conda 镜像源（如清华源、阿里源）。
    • Pip 示例：pip install ... -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    • Conda 示例：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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