Pytorch GPU版安装

Pytorch这玩意从大二开始到现在也装了好多次了，这次因为老电脑坏了，买了新电脑，需要重新装，显卡是3060，支持cuda11.2，因为没有在镜像源中找到cudatoolkit11.2，最终装的是cudatoolkit 10.2，只要小于11.2的都是支持的

cuda和cudnn的安装可以参考这一篇(56条消息) Cuda和Cudnn安装_liuzhonglin_的博客-CSDN博客_cuda cudnn

在conda中创建环境变量，自己选了python3.8版本，然后activate，开始装pytorch

好几次失败都是因为使用这个命令时，conda会自动给你装cpu版本的pytorch，不得不吐槽

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2

最终的方法是，先使用该命令

conda install pytorch cudatoolkit=10.2

然后将装好的cpu版的pytorch替换为gpu版的，先从清华镜像下载好压缩包

pytorch-1.10.1-py3.8_cuda10.2_cudnn7_0.tar.bz2

torchvision-0.11.2-py38_cu102.tar.bz2

torchaudio-0.10.1-py38_cu102.tar.bz2
Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

这里需要注意版本之间的对应关系

(56条消息) pytorch中torch、torchvision、torchaudio版本对应关系_Liekkas Kono的博客-CSDN博客_torchaudio 版本

然后在命令行cd进入下载的目录，注意不要漏了.bz2

conda install --offline pytorch-1.10.1-py3.8_cuda10.2_cudnn7_0.tar.bz2

conda install --offline torchvision-0.11.2-py38_cu102.tar.bz2

conda install --offline torchaudio-0.10.1-py38_cu102.tar.bz2

然后就ok了！

 按照这些步骤来，以后装环境应该都不会有啥问题了，注意版本的对应关系，然后有啥装的不对，替换掉就行，离线下载是个好方法，速度非常快！