Pytorch1.1.0+win10+Python3.6+CUDA10.0+cudnn v7.0环境快速搭建

Pytorch1.1.0+win10+Python3.6+CUDA10.0+cudnn v7.0环境快速搭建

1.配置CUDA10.0+cudnn v7.0

1.1 先查看NVIDA显卡驱动是否正确安装

NVIDIA各版本显卡下载地址，对应自己的显卡型号下载https://www.geforce.cn/drivers

1.2 CUDA10.0

安装CUDA10.0+cudnn v7.0方法较多，自行百度配置，唯一一个坑可能就是cudnn下载完后不要把三个文件夹直接复制过去覆盖cudn对应的文件夹，分别将三个文件夹内文件复制过去

### 1.3 环境变量添加

2 Pytorch配置

此处就不讲什么conda安装，镜像安装啦，亲测速度慢的有点感人…

2.1直接上torch干货

下载torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 使用pip方法本地安装

链接：https://pan.baidu.com/s/1TuY9hpdskIJSPgUxtIcKjg
提取码：ori0

安装完torch还需要安装torchvision

2.2 torchvison安装

链接：https://pan.baidu.com/s/1GSYV3OfMQ-zw00LrozBu4Q
提取码：wvpq

测试结果

通过如下代码测试安装是否成功 example-pytorch-GPU-test.

// pythorch-gpu
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

输出结果：

如上，配置完毕

参考链接
[1]: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html