Pytorch1.10+CUDA10.2+cudnn安装成功之路

最近跑别人论文里的代码，要用到BERT模型，但是本人没有.深度学习神经网络方面的基础，刚开始模型什么都看不懂，后来看一点神经网络的一些基础知识点，也没看完就看不下去了，急着想把代码跑一跑，然后就死在第一步了，安装环境！首先说下我的情况，我的代码里本来有import torch，我刚开始不知道这个torch是什么，就以为普通的包，就直接在pycharm引入，果不其然失败了，我就去网上搜了一个下载方式，后来我才知道我下载的是cpu版本的pytorch 1.10。本以为下载好了，我就去运行代码了，结果预训练也需要下载模型和数据集，我真的什么都不知道我就又去下载预训练模型需要的东西，终于下好了以为这下可以跑代码了吧，结果报错，就是下图：

 我就一脸懵又去搜了下这个错误，我才发现，一个模型能跑起来要依赖的东西还挺多的，我是真滴菜！

pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本是如何对应的 - 简书 (jianshu.com)

然后我就去搜了博客按着博客一步一步安装CUDA和cudnn，参考博客如下：

(30条消息) 深度学习（1）Pytorch-GPU安装（cuda版本11.1）_TGA可乐炸鸡的博客-CSDN博客_cuda版本11一定要安装11吗​​​​​​

我说下我自己电脑的情况，显卡MX450的，NVIDIA显示的是11.1（这个我看网上说是你电脑能安装的最高的CUDA版本），驱动457.56，下图：

 刚开始我以为这个11.1是我的电脑要安装的CUDA版本，我就去下载了11.1版本的CUDA,下载好按网上的测试代码测试了一下还是报的不可用，我就纳闷，我就又去搜了一下问了同门，发现是我的pytorch版本和cuda版本不兼容，我一看我的pytorch输出版本是1.1.0,我就去pytorch官网搜了1.1.0版本的pytorch兼容的CUDA版本如下：

PyTorch官网

我比较倾向于低版本的安装，先卸载了11.1版本的CUDA,又下载了 10.2版本的CUDA，安装好后我以为就好了，谁知道还是false用不了！！！又看了一遍我的代码输出发现我的pytorch输出原来是cpu版本的，我真是欲哭无泪，又把pytorch卸载了，准备重新安装，就用了pytorch官网给的pip命令，但下载速度真的好慢啊，就找了一篇博客安装pytorch：

(30条消息) Pytorch(一) Pytorch 的安装_开开心心-CSDN博客_pytorch

然后，按着博客最后的pytorch安装，去下载了对应的torch和torhversion两个离线下载whl文件自己安装：

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

我的电脑安装的python是3.6环境的，就选择了对应版本的torch和torchversion：

torch后边1.1.0是版本号，cp后边是对应的python环境

 

 以为这次我的pytorch终于可以安好了就激动，在我进入下载文件目录准备安装的时候又给我报错！我真的是有点小崩溃^ m^

torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.

大概意思我一搜说是下载的文件跟你电脑环境不一致，我下的3.6环境，我就纳闷我就是3.6环境啊，，我就去cmd敲下 python 输出竟然是3.8，我也纳闷 我只安装了python3.6环境啊，然后经过一波搜索发现我的环境变量可能顺序有关系，我是先安装了python的，然后把python3.6环境加入到我的用户变量中了，安装anaconda（3.8版本）的时候加入到了系统环境变量中

这个时候我的anaconda 环境变量在上边，然后我把python3.6环境变量移到上边

 这次输出是3.6环境变量！然后就按着博客把两个pytorch的.Whl文件安装成功了，pycharm环境我换成了自己安装的python3.6环境，测试输出的cuda为true！！太不容易了我。