pytorch-gpu环境配置
pytorch-gpu环境配置
1、在线安装
（已配置CUDA11.3，Cudnn8.0，Anaconda新建环境Python=3.9）
进入官网
//配置清华源
http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/win-64
http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64
http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64
//去掉-c pytorch，使用清华源进行下载安装
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3
2、离线安装
首先查询需要安装的各版本对应情况
我安装的是torch = 1.10.0，torchvision= 0.11.1， torchaudio = 0.10.0
下载对应的文件（注意如果要安装gpu版本的pytorch，请选择标注了cuda版本的文件并保证cuda与torch的版本对应）下载地址
其中cu113表示对应的是cuda11.3版本
下载完成后将文件放在对应的 lib/site-packages文件夹下，开始安装：
验证安装是否成功
//进入Python3.9环境
import torch
torch.__version__ # 查看torch版本
torch.cuda.is_available() # 查看gpu是否可用（返回true表示pytorch-gpu安装成功）
若输出结果如下，则安装成功：
