在 Linux 上安裝

PyTorch 可以在各種 Linux 發行版上安裝和使用。根據您的系統和計算需求，您在 Linux 上使用 PyTorch 的處理時間體驗可能會有所不同。建議（但不是必需）您的 Linux 系統擁有 NVIDIA 或 AMD GPU，以便充分利用 PyTorch 的 CUDA 支援 或 ROCm 支援。

先決條件

支援的 Linux 發行版

PyTorch 支援使用 glibc >= v2.28 的 Linux 發行版，其中包括以下版本：

• Arch Linux，最低版本 2020.01.22
• CentOS，最低版本 8
• Debian，最低版本 10.0
• Fedora，最低版本 24
• Mint，最低版本 20
• OpenSUSE，最低版本 15
• PCLinuxOS，最低版本 2014.7
• Slackware，最低版本 14.2
• Ubuntu，最低版本 20.04（請注意 20.04 已停止維護/EOL）

此處的安裝說明通常適用於所有受支援的 Linux 發行版。一個典型的差異是，您的發行版可能支援 yum 而不是 apt。所示的具體示例是在 Ubuntu 18.04 機器上執行的。

Python

在我們要支援的任何 Linux 發行版上，通常預設安裝 Python 3.10-3.14，這符合我們的建議。

提示：預設情況下，您必須使用 python3 命令來執行 Python。如果您只想使用 python 命令而不是 python3，可以將 python 軟連結到 python3 二進位制檔案。

但是，如果您想安裝其他版本，有多種方法：

• APT
• Python 官網

如果您決定使用 APT，可以執行以下命令進行安裝：

sudo apt install python

包管理器

要安裝 PyTorch 二進位制檔案，您需要使用受支援的包管理器：pip。

pip

Python 3

雖然 Linux 預設安裝了 Python 3.x，但 pip 預設未安裝。

sudo apt install python3-pip

提示：如果您只想使用 pip 命令而不是 pip3，可以將 pip 軟連結到 pip3 二進位制檔案。

安裝

pip

無 CUDA

要透過 pip 安裝 PyTorch，且系統沒有 CUDA 相容 或 ROCm 相容 的硬體，或者您不需要 CUDA/ROCm（即 GPU 支援），請在上面的選擇器中選擇 OS: Linux, Package: Pip, Language: Python 和 Compute Platform: CPU。然後，執行提供給您的命令。

使用 CUDA

要透過 pip 安裝 PyTorch，且系統具有 CUDA 相容 硬體，請在上面的選擇器中選擇 OS: Linux, Package: Pip, Language: Python 以及適合您機器的 CUDA 版本。通常，最新的 CUDA 版本更好。然後，執行提供給您的命令。

使用 ROCm

要透過 pip 安裝 PyTorch，且系統具有 ROCm 相容 硬體，請在上面的選擇器中選擇 OS: Linux, Package: Pip, Language: Python 以及支援的 ROCm 版本。然後，執行提供給您的命令。

驗證

為確保 PyTorch 安裝正確，我們可以透過執行示例 PyTorch 程式碼來驗證安裝。在這裡，我們將構建一個隨機初始化的張量。

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

輸出應類似於

tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
        [0.8337, 0.9050, 0.2650],
        [0.2979, 0.7141, 0.9069],
        [0.1449, 0.1132, 0.1375],
        [0.4675, 0.3947, 0.1426]])

此外，要檢查您的 GPU 驅動程式以及 CUDA/ROCm 是否已啟用並可供 PyTorch 使用，請執行以下命令以返回 GPU 驅動程式是否已啟用（PyTorch 的 ROCm 構建在 python API 層面使用相同的語義 連結，因此以下命令也適用於 ROCm）。

import torch
torch.cuda.is_available()

從原始碼構建

對於大多數 PyTorch 使用者來說，透過包管理器安裝預構建的二進位制檔案是最好的體驗。但是，有時您可能希望安裝最新銳（bleeding edge）的 PyTorch 程式碼，無論是為了測試還是為了在 PyTorch 核心上進行實際開發。要安裝最新的 PyTorch 程式碼，您需要從原始碼構建 PyTorch。

先決條件

1. 安裝 Pip
2. 如果您需要構建帶有 GPU 支援的 PyTorch：a. 對於 NVIDIA GPU，如果您的機器有 CUDA 相容 GPU，請安裝 CUDA。b. 對於 AMD GPU，如果您的機器有 ROCm 相容 GPU，請安裝 ROCm。
3. 按照此處描述的步驟操作：https://github.com/pytorch/pytorch#from-source

您可以按照上述方法驗證安裝。