Anaconda 更改 cpu 版本的 pytorch 为gpu版本

前提：已安装CUDA和cuDNN，如果没有安装，参考：

1. CUDA: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2. cuDNN: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

注意版本要对应。安装教程参考：https://blog.csdn.net/sinat_23619409/article/details/84202651

由于pytorch的cpu版本跑图像分割和图像分类太鸡肋，我尝试将cpu版本改为gpu版本。

首先，我们看看pytorch官网中，cpu版本和gpu版本的安装有什么区别：

1. cpu

2. gpu

可以看出，cpu版本安装了 cpuonly 包，而gpu版本安装了 cudatoolkit 包。

因此，首先卸载pytorch, torchvision,torchaudio，

最后，一定要卸载cpuonly（字面意思：仅cpu），如果这个包一直在，你的环境中装不了gpu的包。

conda uninstall pytorch torchvision torchaudio
conda uninstall cpuonly

注意：如果不卸载cpuonly，运行下面的代码，依然会安装cpu版本的pytorch而不是gpu版本的pytorch。

然后，按照pytorch网站的指示，运行下面代码：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# 或者

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

上面的代码运行哪一个，取决于你的CUDA的版本。

上图可以看到，新安装的pytorch为cuda版本的。代表成功了。

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最后，耐心等待。