方法一：使用 pip 安装

安装 CPU 版本（无 GPU 支持）：

bash

pip install torch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

安装 GPU 版本（CUDA 11.7）：

bash

pip install torch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

安装 GPU 版本（CUDA 11.6）：

bash

pip install torch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

方法二：使用 conda 安装

安装 CPU 版本：

bash

conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 cpuonly -c pytorch

安装 GPU 版本（CUDA 11.7）：

bash

conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

💡 如何选择版本？

检查你的系统是否有 NVIDIA GPU

1. 按 Win + X，选择"设备管理器"

2. 展开"显示适配器"

3. 如果有 NVIDIA 开头的设备，说明你有 NVIDIA GPU

检查 CUDA 版本（如果有 GPU）

bash

nvidia-smi

在输出中查看 CUDA Version。

选择建议：

• 没有 NVIDIA GPU → 安装 CPU 版本

• 有 NVIDIA GPU，CUDA ≥ 11.0 → 安装 CUDA 11.7 版本

• 不确定或新手 → 安装 CPU 版本（更简单稳定）

📝 验证安装的完整代码

安装完成后，使用以下代码验证：

python

import torch
import torchaudio

print("PyTorch版本:", torch.__version__)
print("Torchaudio版本:", torchaudio.__version__)
print("CUDA是否可用:", torch.cuda.is_available())

# 测试基本功能
x = torch.rand(2, 3)
print("随机张量:")
print(x)

# 如果有GPU，测试GPU功能
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    x_gpu = x.to(device)
    print("GPU张量:")
    print(x_gpu)
    print("当前GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))

🌟 最新版本安装（可选）

如果你想要安装更新的版本而不是严格的 1.13.0，可以使用：

最新 CPU 版本：

bash

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

最新 GPU 版本（CUDA 12.1）：

bash

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