Ubuntu下PyTorch版本如何升级
小樊
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2025-12-24 15:39:55
Ubuntu下PyTorch升级指南
一 升级前检查
- 确认当前环境与版本:先激活你的虚拟环境(如 conda 或 venv),再查看已装版本与 CUDA 信息。
示例:
conda activate <your_env>
python -c “import torch; print(‘torch==’+torch.version)”
python -c “import torch; print(‘CUDA==’+torch.version.cuda)”
nvidia-smi # 查看驱动与最高可用 CUDA(注意:该值不等同于 PyTorch 实际使用的 CUDA 运行时)
- 明确目标:是否需要 GPU 支持、目标 PyTorch 版本、以及与之匹配的 CUDA/cuDNN 版本。若计划升级 CUDA,请先确认显卡驱动满足要求。
二 使用 pip 升级
- 建议在同一虚拟环境内操作,避免跨环境污染。
- 升级到最新可用版本:
pip install --upgrade torch torchvision torchaudio
- 如需指定版本(示例为 2.1.0):
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0
- GPU 版本(示例为 CUDA 11.8):
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
- CPU 版本:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
- 网络较慢可使用国内镜像(如清华源)加速:
pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 升级后验证:
python -c “import torch; print(‘torch==’+torch.version)”
python -c “import torch; print(‘CUDA available:’, torch.cuda.is_available())”
三 使用 Conda 升级
- 激活目标环境:conda activate <your_env>
- 升级到最新可用版本:
conda update pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
- 如需指定版本(示例为 2.1.0):
conda install pytorch=2.1.0 torchvision=0.16.0 torchaudio=2.1.0 -c pytorch
- GPU 版本(示例为 CUDA 11.8):
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia
- CPU 版本:
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
- 升级后验证:
python -c “import torch; print(‘torch==’+torch.version)”
python -c “import torch; print(‘CUDA available:’, torch.cuda.is_available())”
四 升级失败的处理
- 依赖冲突或升级卡死:先卸载后重装(注意同时处理 torchvision/torchaudio 的版本匹配)。
pip 方案:pip uninstall torch torchvision torchaudio
conda 方案:conda remove pytorch torchvision torchaudio
然后按上文对应方式重新安装。
- 版本不匹配或 CUDA 不可用:
- 核对 PyTorch 与 CUDA/cuDNN 的兼容矩阵(以官网命令为准)。
- 若需更高 CUDA(如从 11.x 升到 12.x),先升级 NVIDIA 驱动,再安装对应 CUDA Toolkit 或使用 conda cudatoolkit;升级驱动后可用 nvidia-smi 验证。
- 网络问题:切换镜像源或官方通道并重试。