不下载CUDA就安装torch？

Question

PyTorch 似乎与其自己的 CUDA 库捆绑在一起。但是，如果我们已经有了它们（可能是较新的）并且只想安装

torch

怎么办？

还有额外的问题：为什么 PyTorch 无法检测或接受与其声明的主要版本和次要版本（例如 1.8）相匹配的系统 CUDA？当你的系统有 1.8.y 并且 y>x 时，为什么它必须下载自己的硬编码 1.8.x？毕竟，TF 可以做到这一点，接受构建中的微小差异，并避免这些严重依赖项的不必要的重复（以 GB 为单位），

注意：将

--no-deps

参数添加到

pip install

甚至会错过所需的 C++ 动态库（不仅仅是捆绑的 CUDA）。

Answer 1

要仅安装 PyTorch 包而不安装捆绑的 CUDA 库，您可以在 pip 中使用 --no-deps 标志。但是，正如您提到的，这种方法可能不包含所需的 C++ 动态库。

PyTorch 不会自动检测 CUDA 以允许细粒度的用户控制和兼容性。为了简单起见，TensorFlow 捆绑了 CUDA。选择取决于偏好和项目需求。