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如何卸载pytorch

回答

在 Mac 系统中卸载 PyTorch 的步骤如下：

以您想要操作的目录为例，在终端中输入 cd Documents/ComfyUI，导航到 ComfyUI 目录。
使用以下命令创建并激活 Python 虚拟环境：
- python3 -m venv venv
- source venv/bin/activate
执行以下命令卸载 PyTorch：pip3 uninstall torch torchvision torchaudio

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

维纳 Vina： MacBook Pro M1 跑通二狗子的黑神话工作流-ComfyUI 新手从0到1系列

在终端输入brew install python3安装Python3。在终端中输入brew install git安装Git。Git是代码版本管理工具，安装Git后就可以使用git clone命令从远程仓库（如GitHub）下载项目到本地了。[heading2]下载ComfyUI[content]选择你想下载ComfyUI的文件夹，我用的是Documents，以此为例，在终端输入cd Documents导航到此目录下，然后在终端输入git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI，ComfyUI就会被下载到Documents文件夹。[heading2]安装PyTorch[content]ComfyUI指定PyTorch需要是nightly版本，所以这里要先卸载当前的PyTorch，再安装nightly版本。为了隔离不同项目的依赖关系，建议在虚拟环境中操作。1.以我的目录为例，在终端中输入cd Documents/ComfyUI，导航到ComfyUI目录。2.使用以下命令创建并激活Python虚拟环境：python3 -m venv venvsource venv/bin/activate1.卸载PyTorchpip3 uninstall torch torchvision torchaudio1.接着安装适配Mac M1的PyTorch nightly版本：pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

其他人在问

什么是pytorch

PyTorch 是由 Facebook 的人工智能研究团队开发的深度学习库，以其灵活性和易用性而闻名，特别适合研究和快速原型开发。在一些应用场景中，如 AI 音乐处理，需要对应 CUDA 对应的支持版本才能正确运行。目前 CUDA 官网最新的版本是版本，如 cuda12.1 实测可以匹配 cuda 12.4。下载完后默认安装即可。

pytorch跟cuda之间的关系

PyTorch 与 CUDA 之间存在密切的关系。在 AI 相关的应用中，如果使用 GPU 来处理数据以提高运算速度，通常会用到 CUDA 技术。而 PyTorch 要想利用 CUDA 进行加速运算，必须对应 CUDA 支持的版本，否则程序无法正确运行。例如，目前 CUDA 官网最新的版本是 12.4，需要找到配套的 PyTorch 版本。对于 CUDA 12.1，实测可以匹配 CUDA 12.4。如果没有 N 卡，也可以用 CPU 代替 CUDA 进行运算处理，但速度会相对较慢，并且在代码中需要做相应调整。

NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37. If you want to use th

您好，出现“NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37.”这种情况，意味着您所使用的 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力（sm_120）与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前安装的 PyTorch 支持的 CUDA 计算能力为 sm_37 至 sm_90 以及 compute_37 。您可能需要重新安装与您显卡 CUDA 计算能力相匹配的 PyTorch 版本，或者升级您的显卡驱动程序来解决此兼容性问题。

Pytorch cuda 对应的关系

在使用 PyTorch 与 CUDA 时，需要注意它们的对应关系。以 Windows 为例，如果您使用 GPU 来处理音频，可以用 CUDA 提速。目前 CUDA 官网最新的版本是 12.4（https://developer.nvidia.com/cudadownloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local），对应找到配套的 PyTorch 版本，例如 CUDA 12.1 实测可以匹配 CUDA 12.4。下载完成后默认安装即可。一定要确保 PyTorch 对应 CUDA 支持的版本，否则程序无法正确运行。如果没有 N 卡，可以用 CPU 代替 CUDA 进行运算处理，但速度会慢一些，代码中可以做相应调整。

AI入门的pytorch代码，举例子

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用。以下是使用 PyTorch 进行简单线性回归的入门代码示例： ```python import torch import torch.nn as nn 假设我们有一些数据点 x_train = torch.tensor y_train = torch.tensor 定义一个简单的线性模型 class LinearRegressionModel: def __init__: super self.linear = nn.Linear 1个输入特征，1个输出特征 def forward: return self.linear 实例化模型 model = LinearRegressionModel 定义损失函数（均方误差） criterion = nn.MSELoss 定义优化器 optimizer = torch.optim.SGD 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range: 前向传播 outputs = model loss = criterion 反向传播和优化 optimizer.zero_grad 清除之前的梯度 loss.backward 反向传播，计算当前梯度 optimizer.step 根据梯度更新参数 if % 10 == 0: print 测试模型 with torch.no_grad: 测试时不需要计算梯度 predicted = model print 打印最终参数 print print ``` 这段代码首先导入了必要的 PyTorch 模块，然后创建了一些简单的输入数据 `x_train` 和对应的目标输出 `y_train`。接着定义了一个线性回归模型 `LinearRegressionModel`，该模型包含一个线性层 `nn.Linear`。然后定义了损失函数 `MSELoss` 和优化器 `SGD`。在训练循环中，我们执行了前向传播、计算损失、执行反向传播并更新模型参数的步骤。每训练10个周期，我们打印一次当前的损失值。训练完成后，我们使用 `with torch.no_grad` 语句测试模型的预测结果，并打印出模型学到的权重和偏置。这是一个非常基础的 PyTorch 入门示例，适合初学者理解 PyTorch 的基本概念和操作流程。