如何在没有CUDA的情况下安装PyTorch

如果您想在没有CUDA的情况下安装PyTorch，您可以考虑使用CPU版本的PyTorch。虽然CUDA能够加速深度学习训练和推断，但如果您没有NVIDIA显卡或不想安装CUDA，这并不是问题。PyTorch提供了CPU版本的安装包，可以满足大多数用户的需求。
下面是在没有CUDA的情况下安装PyTorch的步骤：

1. 确定您的操作系统和Python版本。PyTorch支持Windows、macOS和Linux操作系统，同时也支持Python 2.7、3.5、3.6、3.7等版本。请确保您已安装所需的操作系统和Python版本。
2. 访问PyTorch官网（https://pytorch.org/），在主页上选择“Get Started”选项卡，然后选择“Locally”选项。这将带您进入本地安装页面。
3. 在本地安装页面上，您可以选择所需的PyTorch版本。请注意，您应该选择CPU版本的PyTorch，而不是CUDA版本的PyTorch。
4. 下载适合您操作系统的PyTorch安装包。根据您的操作系统和Python版本，您可以选择不同的安装包格式（如.whl、.tar.gz等）。
5. 解压已下载的安装包，并使用pip命令将其安装到您的Python环境中。例如，在命令行中输入以下命令进行安装：

   pip install /path/to/pytorch-cpu.whl

   请将“/path/to/pytorch-cpu.whl”替换为您解压后的PyTorch安装包的路径。
6. 等待pip完成安装过程。一旦安装完成，您就可以在Python环境中导入PyTorch库并开始使用它了。
   请注意，虽然CPU版本的PyTorch在大多数情况下可以正常工作，但在处理大型数据集或进行大规模深度学习训练时，CUDA版本的PyTorch可能会提供更好的性能。因此，如果您需要进行这些操作，建议您考虑使用具有NVIDIA显卡的计算机并安装CUDA来获得更好的性能。
   另外，如果您无法成功安装CPU版本的PyTorch，您可以尝试使用Anaconda或Miniconda等Python发行版。这些发行版提供了预编译的二进制包，可以更轻松地安装PyTorch等库。您可以在Anaconda或Miniconda的官方网站上下载并安装适合您操作系统的发行版，然后使用conda命令来安装PyTorch。例如：

   conda install pytorch -c pytorch

   这将自动为您的操作系统和Python版本安装适合的PyTorch版本，包括CPU版本。
   希望这些信息能帮助您在没有CUDA的情况下成功安装PyTorch。如果您有任何其他问题或需要进一步的帮助，请随时向我提问。