Ubuntu上PyTorch库更新方法

Ubuntu上PyTorch库更新方法

一 准备与版本检查

• 确认当前环境使用的 Python 与 包管理器（pip 或 conda），避免混用导致升级到错误环境。
• 查看已安装版本与可用更新：
  • pip：
    • 查看版本：python -c "import torch; print(torch.__version__)"
    • 查看可升级：pip list --outdated --format=legacy
  • conda：
    • 查看版本：python -c "import torch; print(torch.__version__)"
    • 查看可升级：conda search pytorch --channel pytorch
• 建议先升级包管理器：pip install --upgrade pip（如使用 pip）。

二 使用pip更新

• 升级到最新稳定版（适合大多数用户）：
  • pip install --upgrade torch torchvision torchaudio
• 指定 CUDA 版本（示例为 CUDA 11.7）：
  • pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
• 仅升级某个子包（如仅 torch）：
  • pip install --upgrade torch
• 国内下载加速（可选，示例为 豆瓣源）：
  • pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com torch torchvision torchaudio

三 使用conda更新

• 升级到最新版（稳定通道）：
  • conda update pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
• 如需指定版本或通道，请先确认目标 CUDA 与 Python 版本匹配，再选择对应命令（可从 PyTorch 官网获取）。

四 验证与常见问题

• 验证安装与 CUDA 可用性：
  • python - <<'PY' import torch print("PyTorch version:", torch.__version__) print("CUDA available:", torch.cuda.is_available()) print("CUDA version:", torch.version.cuda) PY
• 升级后建议运行简短张量运算确认算子正常：
  • python - <<'PY' import torch x = torch.rand(5, 3) print(x) PY
• 常见问题与处理：
  • 环境混用（系统 Python、conda、venv 并存）导致升级到错误环境：确认 which python 与 which pip 指向同一环境，或在对应虚拟环境中执行升级。
  • 升级后导入报错或符号缺失：优先检查是否混用 pip/conda，必要时 pip uninstall torch torchvision torchaudio 后按目标环境重装。
  • GPU 不可用：确认已安装匹配版本的 NVIDIA 驱动 与 CUDA，并使用带 +cuXX 的 PyTorch 版本；用 nvidia-smi 与 torch.version.cuda 交叉核对。