win10下GeForce MX450的Pytorch-gpu部署

前提准备：WIN10, 显卡GeForce MX450

主要可参考 https://blog.csdn.net/weixin_44412076/article/details/109571918?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

1. CUDA和cudnn

安装cuda 11.0 https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-update1-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
（注意尽量安装在默认目录）

下载对应版本的cudnn https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download并替换cuda目录下的对应文件

2.利用Anaconda部署虚拟化开发环境

先找个稳定的版本下载并安装 https://www.anaconda.com/products/individual

创建并使用虚拟环境pytorch-gpu

conda create -n pytorch-gpu python=3
activate pytorch-gpu

注意：创建虚拟化需要下载一定依赖包，建议先设换为国内源，把timeout设大一点，代理也关掉。

3.安装对应版本的pytorch-gpu

从官网找到对应命令 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
e.g.

python -m pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.0+cu110 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

提醒：后续在虚拟环境安装新的库最好使用python -m pip install 命令