Poetry虚拟环境安装PyTorch+Cuda12.1遇授权错误求助

问题原因 #

你配置的PyTorch源被Poetry用于查找所有依赖包，但pefile、macholib等第三方包并不在PyTorch官方源中，导致授权错误；同时未正确指定从PyTorch源安装CUDA版本的torch，最终安装了CPU版本。

解决方案 #

1. 修正PyTorch源配置 #

修改pyproject.toml中的源配置，设置为显式优先级，仅让PyTorch相关包从该源拉取：

[[tool.poetry.source]]
name = "pytorch"
url = "https://download.pytorch.org/whl/cu121"
priority = "explicit"

同时移除[tool.poetry.dependencies]中的logging（Python标准库，无需额外安装）。

2. 卸载现有CPU版PyTorch #

执行命令卸载已安装的CPU版本：

poetry remove torch torchvision torchaudio

3. 安装CUDA 12.1版本的PyTorch #

执行以下命令，明确指定从PyTorch源安装对应版本的包：

poetry add torch==2.1.0+cu121 torchvision==0.16.0+cu121 torchaudio==2.1.0+cu121 --source pytorch

注：版本号需匹配，你也可以根据PyTorch官方兼容规则调整，确保三者版本一致。

4. 验证安装结果 #

进入Poetry虚拟环境验证：

poetry run python

在Python交互环境中执行：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

若输出包含cu121且torch.cuda.is_available()返回True，说明CUDA版本安装成功。

额外注意事项 #

• 确保本地已安装CUDA 12.1驱动及工具包，否则即使安装了CUDA版PyTorch也无法调用GPU。
• 确认你的Python版本（3.11）在PyTorch CUDA版本的支持范围内（PyTorch 2.1.0+cu121支持Python 3.8-3.11）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kevin Yang