@echo off chcp 65001 >nul echo 药店销售预测系统 - 依赖库安装脚本 echo ================================== echo. echo 请选择要安装的版本: echo 1. CPU版本(适用于没有NVIDIA GPU的计算机) echo 2. GPU版本 - CUDA 12.1(适用于最新的NVIDIA GPU) echo 3. GPU版本 - CUDA 11.8(适用于较旧的NVIDIA GPU) echo. set /p choice=请输入选项 (1/2/3): if "%choice%"=="1" ( echo 正在安装CPU版本依赖... pip install -r requirements.txt ) else if "%choice%"=="2" ( echo 正在安装GPU版本(CUDA 12.1)依赖... echo 首先安装基础依赖... pip install -r requirements-gpu.txt --no-deps echo 安装除PyTorch以外的其他依赖... pip install numpy==2.3.0 pandas==2.3.0 matplotlib==3.10.3 scikit-learn==1.7.0 tqdm==4.67.1 openpyxl==3.1.5 echo 从PyTorch官方源安装CUDA 12.1版本的PyTorch... pip install torch==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ) else if "%choice%"=="3" ( echo 正在安装GPU版本(CUDA 11.8)依赖... echo 首先安装基础依赖... pip install -r requirements-gpu-cu118.txt --no-deps echo 安装除PyTorch以外的其他依赖... pip install numpy==2.3.0 pandas==2.3.0 matplotlib==3.10.3 scikit-learn==1.7.0 tqdm==4.67.1 openpyxl==3.1.5 echo 从PyTorch官方源安装CUDA 11.8版本的PyTorch... pip install torch==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ) else ( echo 无效的选项!请重新运行脚本并选择正确的选项。 goto end ) echo. echo 依赖库安装完成! echo. echo 验证PyTorch GPU支持状态... python -c "import torch; print('CUDA是否可用:', torch.cuda.is_available()); print('PyTorch版本:', torch.__version__); print('GPU数量:', torch.cuda.device_count()); print('GPU名称:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else '无GPU')" :end pause