在深度学习的广阔天地中，PyTorch 无疑是一颗璀璨的明珠，以其灵活的动态计算图和强大的社区支持，成为了我们研究者和开发者的首选工具。然而，在实际工作中，我们常常会遇到各种各样的硬件限制。也许你的笔记本电脑没有高性能的 NVIDIA 显卡，也许你正在云端部署一个轻量级的推理服务，又或者你只是想在没有 GPU 干扰的纯净环境中调试代码。这时候，安装一个仅支持 CPU 的 PyTorch 版本就显得尤为重要。
在这篇文章中，我们将深入探讨为什么要这样做，并一步步引导你在 Google Colab 这一流行的云端 Notebook 环境中，完成 CPU 版本 PyTorch 的安装、验证及优化。我们将不仅限于简单的命令粘贴，还会深入讲解背后的原理，帮助你理解每一个步骤的作用。
目录
为什么要安装仅支持 CPU 的 PyTorch 版本？
在开始动手之前，让我们先达成共识：为什么有时候我们反而不想要 GPU 支持？这听起来似乎有点“逆潮流而动”，但实际上这是一种非常务实的工程选择。
1. 降低资源门槛与成本
首先，不是每一台机器都配备了 GPU，也不是每一个项目都有预算去租用昂贵的云 GPU 实例。在 CPU 上运行模型是成本最低的方案。对于中小规模的数据实验，或者是正在学习 PyTorch 基础语法的初学者来说，CPU 版本完全足够。此外，在某些云平台（如 Google Colab 的免费版）上，虽然提供了 GPU，但如果我们只是进行简单的数据处理或非深度学习任务，使用 CPU 版本可以避免不必要的资源占用和等待时间。
2. 避免环境冲突
这可能是我们选择 CPU 版本最常见的原因。想象一下，你的项目依赖于 CUDA 11.8，但系统预装了 CUDA 12.1 的 PyTorch 版本。这种版本不兼容会导致 INLINECODE244d37d3 或者底层的 INLINECODE3977af89 库冲突。而在 CPU 环境下，我们完全不需要考虑驱动版本、CUDA toolkit 版本匹配这些令人头疼的问题。对于调试模型逻辑（而不是性能瓶颈）来说，CPU 环境往往更纯粹、更稳定。
3. 模拟生产环境
在某些工业落地的场景中，模型最终可能需要部署在只有 CPU 的边缘设备（如树莓派、普通服务器）上。在开发阶段使用 CPU 版本进行测试，可以让我们提前预判模型在实际部署时的延迟表现，从而在模型压缩和量化上做出更早的决策。
检查当前的 PyTorch 安装情况
Google Colab 的默认环境通常会预装最新版本的 PyTorch，而且大概率是带有 CUDA 支持的（即 GPU 版本）。为了避免“掩盖”潜在问题，我们必须先检查当前的“底子”。
我们可以使用 INLINECODEf8c70234 配合 INLINECODEf3f1d74b 命令来快速筛选出与 PyTorch 相关的包。注意观察版本号中的 +cu 标识，这代表它包含了 CUDA 扩展。
# 在 Colab 单元格中运行此命令，列出所有已安装的 torch 相关包
!pip list | grep torch
预期输出示例：
torch 2.4.0+cu121
torchaudio 2.4.0+cu121
torchsummary 1.5.1
torchvision 0.19.0+cu121
在上述输出中，cu121 表示该版本是针对 CUDA 12.1 编译的。这正是我们需要替换掉的对象。
深入理解：如何用代码判断？
除了命令行，我们也可以在 Python 代码中通过 torch 库本身来检查设备支持情况。这是一个很好的习惯，特别是在编写需要自适应不同硬件的脚本时。
import torch
# 检查 PyTorch 是否安装以及版本
print(f"当前 PyTorch 版本: {torch.__version__}")
# 检查 CUDA 是否可用（返回 True 或 False）
cuda_is_available = torch.cuda.is_available()
print(f"CUDA 是否可用: {cuda_is_available}")
# 如果 CUDA 可用，打印设备数量
if cuda_is_available:
print(f"检测到 {torch.cuda.device_count()} 个 GPU 设备")
else:
print("当前环境仅支持 CPU 运算")
运行这段代码，如果输出显示 INLINECODE2950e98f，那么恭喜你，你已经处于 CPU 模式（或者是安装了 CPU 版本）。如果是 INLINECODE03b1327f，请继续阅读下一步。
彻底卸载现有的 PyTorch 版本
为了确保环境的纯净，避免新旧版本文件混用导致 INLINECODEd5568b53 或 INLINECODE3c5c43e5 错误，强烈建议先卸载现有的 PyTorch 及其关联库（INLINECODE8bca3240 和 INLINECODE774d88de）。
我们使用 INLINECODE2586afc2 参数来自动确认卸载，免得手动输入 INLINECODE7c022e93 确认。
# 卸载现有的 torch, torchvision, torchaudio
# -y 参数表示默认同意，无需手动确认
!pip uninstall -y torch torchvision torchaudio
执行过程解析：
终端会列出找到的安装包，并逐一删除。你会看到类似 INLINECODE37b2b26d 的提示。这意味着旧的二进制文件已经被移除，但 INLINECODE0291e85e 的缓存可能还在，不过不用担心，安装新版本时会自动处理。
这是最关键的一步。普通的 INLINECODEd91c73eb 会默认去下载带有 CUDA 支持的巨大安装包。为了获取仅 CPU 版本，我们需要指定 PyTorch 官方提供的 CPU 专属索引链接 (INLINECODE344a4add)。
这里有一个技巧：为了保证实验的可复现性，我在示例中指定了具体的版本号（例如 2.1.1）。在实际生产中，你可以去掉版本号以获取最新的稳定版，但版本固定能避免“今天能跑，明天报错”的尴尬。
# 安装指定版本的 CPU 仅限版 PyTorch
# --index-url 指向 PyTorch 官方的 CPU only 仓库
!pip install torch==2.1.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu torchaudio==0.10.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
代码详解：
- INLINECODEcd831175：明确要求下载带 INLINECODEfc09fd4c 后缀的包。这种包在编译时禁用了 CUDA 相关的所有依赖，因此体积更小，加载速度也更快。
-
--index-url .../whl/cpu：告诉 pip 不要去默认的 PyPI 搜，而是去 PyTorch 的 CPU 专属仓库搜。这是最稳妥的安装方式。
验证安装结果：
安装完成后，让我们再次运行之前的检查脚本，确保万无一失。
import torch
# 重新验证
print(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}")
# 这里的输出应该包含 ‘cpu‘ 字样，例如 ‘2.1.1+cpu‘
assert ‘cpu‘ in torch.__version__.lower(), "看起来安装的不是 CPU 版本！"
# 检查 CUDA 支持，必须是 False
assert torch.cuda.is_available() == False, "警告：环境仍然检测到 CUDA 支持！"
print("
✅ 成功！PyTorch CPU 版本已准备就绪。")
进阶应用：强制使用 CPU 设备
既然我们已经配置好了 CPU 环境，了解如何正确地在代码中操作 CPU 设备就变得至关重要。在 GPU 环境中，我们习惯使用 .to(device) 将张量移动到 GPU。在 CPU 专属环境中，这个操作依然有效，但行为略有不同。
让我们看一个具体的例子：构建一个简单的神经网络并将其强制放置在 CPU 上。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义一个简单的线性模型
class SimpleNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNet, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 2)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
# 实例化模型
model = SimpleNet()
# 显式地将模型移动到 CPU
# 即使在只有 CPU 的机器上，这也是一个良好的编程习惯
device = torch.device("cpu")
model.to(device)
print(f"模型运行设备: {next(model.parameters()).device}")
# 创建随机数据进行一次前向传播
# 数据也需要放在相同的设备上
input_data = torch.randn(5, 10).to(device)
output = model(input_data)
print(f"输出结果:
{output}")
在这个例子中，使用 INLINECODEdc2ad40c 显式声明设备是非常专业的做法。这样做的好处是，代码具有极强的可移植性——如果你以后把这段代码复制到有 GPU 的服务器上，只需要将 INLINECODE79076708 改为 "cuda"，其他代码完全不用动。
实用技巧：在 CPU 模式下利用多线程加速
很多人误以为 CPU 模式就意味着慢得像蜗牛。其实，PyTorch 的 CPU 运算后端（通常是 MKL 或 OpenMP）非常强大。我们可以通过设置环境变量来利用多核 CPU 的并行计算能力，从而显著加速张量运算。
在 Google Colab 或 Python 脚本中，我们可以这样设置：
import os
# 设置 PyTorch 使用的 CPU 线程数
# 建议设置为物理核心数的 2-4 偶数倍
# 例如设置为 8 个线程
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "8"
os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "8"
import torch
# 验证设置
print(f"PyTorch 已配置为使用 {torch.get_num_threads()} 个线程进行运算。")
# 测试矩阵乘法性能
size = 2000
A = torch.randn(size, size)
B = torch.randn(size, size)
# 计时测试
import time
t_start = time.time()
C = torch.mm(A, B) # 矩阵乘法
t_end = time.time()
print(f"矩阵乘法 ({size}x{size}) 耗时: {t_end - t_start:.4f} 秒")
通过合理设置 OMP_NUM_THREADS，我们往往能在多核 CPU 上获得接近于低端 GPU 的运算速度（对于中小型模型而言）。这是在 CPU 环境下进行性能优化的一大“利器”。
常见问题与故障排除
即便有了详细的指南，安装过程（特别是在 Linux 和云环境中）仍可能遇到一些“坑”。作为经验丰富的开发者，这里有一些我们总结的避坑指南：
1. 版本兼容性陷阱
- 问题： 直接运行 INLINECODEe4f876d5，结果发现下载的还是带 CUDA 的版本，或者安装后无法 INLINECODEf1621ed6。
- 原因： 默认的 PyPI 源会优先推荐带 CUDA 的 wheel 文件，或者 Python 版本（3.8, 3.10, 3.11）与下载的 wheel 文件不匹配。
- 解决方案： 务必像前文那样加上
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu。这是强制安装 CPU 版本的最保险方法。同时，请确保你的 Python 版本与 PyTorch 版本兼容（PyTorch 通常对较新的 Python 版本支持较好）。
2. 找不到模块错误
- 问题： 安装成功，但运行代码时提示
ModuleNotFoundError: No module named ‘torch._C‘。 - 解决方案： 这通常意味着安装过程被中断了，或者环境变量混乱。尝试重启 Jupyter Kernel（在 Colab 中是“Runtime” -> “Restart session”）。重启能让 Python 重新加载所有已安装的库路径，解决 90% 的此类问题。
3. 索引 URL 连接超时
- 问题： 下载速度极慢或中途断开。
- 解决方案： 由于
download.pytorch.org服务器在海外，国内网络环境可能会遇到波动。虽然 Colab 本身在云端，但偶尔也会受阻。此时可以尝试使用国内镜像源（如果配置了的话），或者耐心重试几次。对于 Colab 用户，直接重试通常最快，因为它的网络节点通常比较稳定。
结语
在 Google Colab 中配置仅支持 CPU 的 PyTorch 环境，不仅是一个简单的安装过程，更是一次理解软件依赖和硬件架构的实践。虽然 GPU 赋予了我们强大的算力，但在合适的场景下使用 CPU 版本——无论是为了节省成本、调试代码还是适配特定部署环境——都是一名成熟工程师应具备的判断力。
通过本文的详细步骤，你现在应该已经掌握了从检查环境、彻底卸载旧版本、指定索引安装新版本，到最终验证和性能优化的全流程。更重要的是，我们探讨了如何通过编写可移植的代码（使用 .to(device)）和多线程优化来弥补 CPU 在算力上的短板。
下一步，建议你可以尝试在这个纯净的 CPU 环境中，从头训练一个简单的 MNIST 手写数字识别模型。你会发现，对于教学和理解算法原理，CPU 环境绰绰有余，而且你会对模型在低资源设备上的表现有更直观的感受。祝你在深度学习的探索之旅中，代码无 Bug，模型早收敛！