Pytorch离线安装 —— Pytorch的卸载重装之旅

写在前面：

我之前写过一篇Pytorch的安装教程：https://blog.csdn.net/qq_33302004/article/details/106320649

但由于之前不太了Pytorch和GPU的关系，所以安装了错误的cuda版本，导致后期无法使用GPU进行计算，所以进行了重装。在重装过程中我发现，在终端中使用指令进行安装速度太慢（试了各种版本换源、换手机热点），所以探索了离线安装的方法。

本文内容包括：查看电脑的CUDA版本；离线安装Pytorch；测试GPU是否可用

 

查看电脑的CUDA版本：

1.在桌面点击鼠标右键进入NVIDIA控制面板

2.帮助->系统信息

3.点击组件，可以看到我的电脑支持CUDA 10.1，而我当时选择了10.2(泪奔)

到这里你就知道了自己的CUDA版本，然后按照这篇教程安装即可，CUDA里面选则你对应的版本。

 

离线安装Pytorch：

1.进入官网：https://pytorch.org/。选择你的版本，然后复制后面那段网址，我这里的是：

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

2.用浏览器打开，这里就会出现很多文件，我这里是要下载CUDA10.1版本的，你就往下拉，找到cu101开头的文件，目前最新版是1.5.0，就找对应的版本。

3.上图中cp后面的数字代表你的python版本，所以你可以查看一下你的python是几点几，打开终端输入python即可，可以看到我的是3.6。

4.所以我选择cp36的文件，windows系统，所以选择win_amd64，也就是这个：

5.用迅雷下载。下载好之后利用终端进入下载文件夹，输入pip install 文件名即可安装。安装好后再将官网中生成的那个指令，再终端输入，因为安装过torch了，所以只会安装torchvision，很快的。

 

测试GPU：

新建一个python文件，输入如下代码：

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
a = torch.cuda.is_available()
print(a)

ngpu= 1
# Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu") 
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda()) 

输出如下，True表示GPU可用