一、为什么你的 PyTorch 安装会失败？（常见错误分析）

1. 包名拼写错误

• 典型错误：ERROR: Could not find a version for troch
• 原因：误将 torch 拼成 troch（少了一个 r）。
• 解决方案：

  # 正确包名是 torch！
  pip install torch
  

2. 镜像源不受信任

• 典型错误：WARNING: The repository located at mirrors.aliyun.com is not trusted
• 原因：使用 HTTP 镜像源时未添加信任参数。
• 解决方案：

  # 方法1：改用 HTTPS 镜像源（推荐）
  pip install torch -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  
  # 方法2：临时信任 HTTP 源（仅测试环境使用）
  pip install torch --trusted-host mirrors.aliyun.com -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  

3. 版本不兼容

• 典型错误：No matching distribution found for torch
• 原因：Python 版本过低或操作系统不支持。
• 检查项：
  • Python 版本 ≥ 3.7（PyTorch 最低要求）
  • 确认操作系统（Windows/Linux/macOS）与包兼容。

二、最佳安装实践：官方推荐命令解析

1. 访问 PyTorch 官网生成命令

访问 PyTorch 官方安装指南，选择你的环境组合：

• 操作系统（Windows/Linux/macOS）
• 包管理工具（pip/conda）
• CUDA 版本（GPU 用户）或 CPU 版本

2. 示例命令（CUDA 12.1 环境）

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

• 参数解析：
  • torch：核心库
  • torchvision：计算机视觉扩展
  • torchaudio：音频处理扩展
  • --index-url：指定 PyTorch 官方 CUDA 镜像源

3. 验证安装

import torch
print(torch.__version__)            # 输出版本号，如 2.2.1
print(torch.cuda.is_available())    # 输出 True 表示 GPU 可用

三、镜像加速：让 pip 安装速度飞起来

1. 临时使用镜像源

# 阿里云镜像（国内推荐）
pip install torch -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 清华大学镜像
pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

2. 永久配置镜像源

• Linux/macOS：创建 ~/.pip/pip.conf
• Windows：创建 C:\Users\<用户名>\pip\pip.ini
• 添加内容：

  [global]
  index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  trusted-host = mirrors.aliyun.com
  

四、疑难解答（FAQ）

Q1：安装后导入 torch 报错 DLL load failed

• 原因：CUDA 版本与 PyTorch 不匹配。
• 解决：卸载后重新安装对应 CUDA 版本的 PyTorch。

Q2：Conda 和 pip 混用导致冲突

• 建议：优先使用单一工具管理环境，例如：

  conda create -n pytorch_env python=3.10
  conda activate pytorch_env
  conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
  

Q3：如何彻底卸载 PyTorch？

pip uninstall torch torchvision torchaudio
# 手动删除残留文件（Windows：AppData/Local；Linux：~/.local）