Pytorch安装

Pytorch安装

Windows/Ubuntu两个系统的安装步骤大体相似，以下为windows下的安装步骤

地址列表：
CUDA官网: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN官网: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
Pytorch官网: https://pytorch.org/get-started/locally/
Pytorch离线安装：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

一、安装CUDA

一般电脑出厂或装完系统会自动安装显卡驱动，如果有可直接进行下一步，如果没有可以选择和自己显卡相匹配的显卡驱动手动安装。

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

1.1 选版本

1.2 下载CUDA

1.3 安装CUDA

下载完毕后，Windows系统下为.exe文件，双击后正常安装就好了，无难度。

1.4 检查安装

按win+R，输入cmd，打开cmd命令终端，然后输入命令：

nvcc -V

出现类似上图的字符就证明cuda安装成功了。

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二、安装cuDNN

cuDNN官网: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

访问该网站，需要注册登录英伟达账号。这个过程按照提示一步步操作即可。

2.1 下载cuDNN

2.2 安装cuDNN

把解压得到的文件夹内的bin、include、lib目录下的dll文件与h文件分别复制到相应的CUDA的安装目录下

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8
#找到自己的CUDA下载地址

三、安装Pytorch

3.1 官网安装

Pytorch官网: https://pytorch.org/get-started/locally/

3.2 离线安装

如果在线安装速度很慢，可以选择下面离线安装的方法选择对应CUDA、Python、操作系统、torch版本的whl。

Pytorch离线安装：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

torch

torchvision

手动安装torch和torchvision

pip install torch-1.13.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl

pip install torchvision-0.14.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl

3.3 检查安装

验证PyTorch是否安装成功

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())