如何在基于setuptools的pyproject.toml中安装仅CPU版本的PyTorch

嘿，我来帮你搞定这个问题！你说得没错，torch-cpu根本不是PyPI上的合法包，PyTorch的仅CPU版本得通过指定专属的包索引来安装，而且要适配setuptools的工作逻辑才行。我给你整理几个靠谱的方案：

方案1：安装时直接指定CPU专属索引（最简单直接） #

因为setuptools最终还是依赖pip来解析和安装依赖，所以你可以在安装自己的项目时，给pip加上额外索引参数，强制它从PyTorch的CPU包源拉取：

pip install . --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

这样pip会优先从这个CPU专属索引找torch包，自然就会下载仅CPU的版本，不会碰CUDA相关的库。

方案2：在pyproject.toml中配置pip专属的额外索引（一劳永逸） #

如果你想把配置固化到pyproject.toml里，让其他开发者安装时不用手动加参数，可以添加pip的工具专属配置（需要pip版本≥23.1）：

[tool.pip]
extra-index-url = ["https://download.pytorch.org/whl/cpu"]

或者更精准地只给torch指定索引（避免影响其他包）：

[tool.pip.extra-index-url]
torch = "https://download.pytorch.org/whl/cpu"

这样pip在解析依赖时，会自动用这个CPU索引来拉取torch，不用每次安装都手动加参数。

方案3：修复你之前尝试的uv配置 #

你之前用uv的配置没生效，大概率是索引的配置细节有问题。试试把配置改成这样：

[[tool.uv.index]]
name = "pytorch-cpu"
url = "https://download.pytorch.org/whl/cpu"

[tool.uv.sources]
torch = { index = "pytorch-cpu" }

然后运行uv install .，这样uv会明确知道要从你指定的CPU索引拉取torch，而不是默认的PyPI源（默认源里的torch是带CUDA的版本）。

最后要注意：别再写torch-cpu当依赖了，实际的包名还是torch，我们只是通过指定不同的索引来获取仅CPU的构建版本，所以你的dependencies里保持torch>=2.6就好。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Paagalpan