手把手教你配置Pytorch开发环境-十分钟配置本地Pytorch, CUDA, cuDNN

emmm, 本来写好了本地的tensorflow
手把手教你配置Tensorflow开发环境（二）-十分钟配置本地Tensorflow, CUDA, cuDNN之后
应该写一下怎么搞云端的tensorflow的
但是这期先插个队吧，写一下怎么搞pytorch的环境好了。
因为确实很简单

介绍

那么，对于pytorch不了解的朋友可以直接在官网上查看介绍，来了解以下这个框架的特点和优势。
pytorch官网
官网教程，也是在YouTube上面有视频的
官网教程

关于两种框架之间具体的对比，可以参考这边文章
2022年了，PyTorch和TensorFlow你选哪个？
这是B站上一位名叫给 程序媛比个耶 的up主写的。

安装

好，接下来，咱们来说安装
那么同样，pytorch也是提供了CPU和GPU两种安装模式的，咱们就来分别说一下

CPU

首先说CPU
这个就很简单了
只需要打开你的cmd
运行如下代码

pip3 install torch torchvision torchaudio

就可以了

GPU

那么关于GPU的安装，首先也是需要我们的电脑上配置好CUDA和cuDNN的环境
老样子，配置教程看这里：
手把手教你配置CUDA, cuDNN-十分钟配置本地CUDA, cuDNN
这里我的环境是python 3.9 + CUDA 11.2 + cuDNN 8.1.1
按照上面的教程配置好之后呢
只需要打开你的cmd
运行如下代码

pip3 install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio===0.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

就可以了
安装结束后，可以运行如下代码

import torch
torch.cuda.is_available()

如果输出为True的话，那么恭喜你，安装成功
接下来就可以开始愉快的coding了！~