Windows安装Pytorch-GPU版本

Windows安装Pytorch-GPU版本

一、查看电脑的cuda版本

①右击桌面右下角的nvidia图标进入nvidia控制面板

②点击组系统信息
③点击组件即可查看CUDA版本信息：

可以看到本机的CUDA版本11.2.162

二、下载CUDA

进入CUDA下载的官方网址下载与电脑版本相对应的CUDA版本,本机CUDA是11.2.162,我下载的是CUDA Tookit 11.2.1

三、下载CUDNN

进入CUDNN的官方下载链接
选择跟CUDA版本匹配的CUDNN，我们这里选择匹配版本为CUDA11.2的。

选择windows版本的进行下载。
注意：CUDNN下载可能需要注册账号才能下载。

四、安装CUDA、cudnn和配置环境变量

①安装CUDA
直接双击cuda_11.2.1_461.09_win10进行安装。
无须修改路径：

直接点击OK

选择同意并继续

选择自定义，然后点击下一步

查看第3、第4项的新版本是否比当前版本更新，若新版本比当前版本新就勾选，否则就去掉。

点击下一步：

路径不改直接下一步安装：

勾选同意后点击next安装：

安装结束之后在CMD中输入nvcc -V，输出如下信息则为成功：

②安装CUDNN
把cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.1.33_4解压，之后重命名为cudnn，将其复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

接着去配置环境变量：
添加如下路径到环境变量中：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\cudnn\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\CUPTI\lib64

这里就结束了。

五、下载cudatoolkit和GPU版本的pyTorch、pytorchvision

进入pytorch的官方网站
方式1：选择在线下载，选择跟你CUDA版本最接近的版本且尽量低于该版本。

我CUDA版本是11.2，按理说我该下载CUDA10.2版本的，但是我通过查询离线安装网站发现了是有CUDA11.1版本的。所以我的安装命令可以改为：

pip install torch==1.10.0+cu111 torchvision==0.11.1+cu111 torchaudio===0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

发现是可以安装的。但是到最后发现找不到torchvision，进入离线安装网站
查找发现是有0.11版本的，但是只有linux没windows，所以退而求其次：
上面离线安装网站搜索出来的匹配信息，可以发现11.1安装的最高版本为torch==1.10.0版本，这里我们改为安装torch==1.9.1版本与之对应的torchvision和toraudio版本都进行修改一下。

安装11.1版本的：

pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio===0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这里并没有找到torch与torchaudio匹配版本的网站信息，但是可以用
pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1在百度中进行搜索，自然可以查看到历史数据中这个安装链接的全状态。

方式2：进入上面的离线安装网站搜索对应CUDA版本的torch和torchvision来离线安装。这里需要注意CUDA版本与pytorch的对应关系：
通过离线文件里面的版本号就能知道你当前CUDA版本最高支持的torch版本是多少，比如这里就能看到CUDA11.1最大的支持torch版本是1.10。
torch和torchvision也是需要匹配的，从这个网站查询。

然而像上文所述，你是找不到torchvision0.11.1的windows安装包，所以跟安装方式1类似，需要去离线官网下载
cu111/torch-1.9.1%2Bcu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl
cu111/torchvision-0.10.1%2Bcu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl
这两个离线文件。
torchvision可不安装，之后进入下载的目录通过pip安装即可。