PyTorch GPU环境搭建 【Winds10 + Python3.6 + CUDA10.0 + PyTorch 0.4.1 (PyTroch 1.0 branch)】

以下链接是个人关于深度学习环境搭建的所有链接,包含了各个框架:
深度学习环境搭建-史上最全无死角系列
有兴趣的朋友可以添加微信a944284742相互交流,有交流群。

前言

首先要安装anconda,这个比较简单,大家自行百度。
本 人 编 写 该 博 客 的 时 间 点 为     2019 − 11 − 14 \color{#FF0000}{本人编写该博客的时间点为 ~~~2019-11-14}    20191114
也就是说,我下面的这套方法,不一定适合你,毕竟官方会一直都有更新的,话不多说,我们直接开始

创建一个虚拟环境

为了不干扰其他的项目环境,本人为该项目单独创建的一个虚拟环境,winds命令如下:

conda create -n  zwh_[python=3.6,pytorch=1.0.0,torchvision==0.2.1,cuda100]    python=3.6

打印类似如下:
PyTorch GPU环境搭建 【Winds10 + Python3.6 + CUDA10.0 + PyTorch 0.4.1 (PyTroch 1.0 branch)】_第1张图片
等待安装即可,后续本人执行如下,激活该环境:

环境安装

activate zwh_[python=3.6,pytorch=1.0.0,torchvision==0.2.1,cuda100]

然后我们进入pytroch的环境搭建的官方网址:
https://pytorch.org/
进入之后,界面如下:
PyTorch GPU环境搭建 【Winds10 + Python3.6 + CUDA10.0 + PyTorch 0.4.1 (PyTroch 1.0 branch)】_第2张图片
其上都是最新的环境搭建,所以我们要点击红色框,选择之前的环境配置,找到如下:
PyTorch GPU环境搭建 【Winds10 + Python3.6 + CUDA10.0 + PyTorch 0.4.1 (PyTroch 1.0 branch)】_第3张图片
所以,我执行的命令为:

python -m pip install --upgrade pip

先把pip更新一下

# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100 -c pytorch

这里我没有介绍CUDA 10.0的安装,因为本人很早之前就安装好了,大家可以自行百度一下,过程也比较简单。执行命令之后打印如下:
在这里插入图片描述
整个过程十分缓慢,所以我换了一种方式大家多花点时间安装,如果安装失败,重新执行几次。

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