安装Torch GPU版本

去PyTorch官网查看适配你的版本

这是所有安装工作的前提!不要去网上搜一堆教程直接复制一堆乱七八糟的指令,导致自己下载了很多不适配自己电脑的版本,最后还是无法正常使用!
官网地址:https://pytorch.org/get-started/locally/

主流的有两种方式:Conda 和Pip

第一种:pip

下载包

选择自己的系统和CUDA版本(不知道自己版本的看我上一个教程)
安装Torch GPU版本_第1张图片
复制下面给出的命令(不同版本命令不同,以自己版本为准):

pip install torch===1.6.0 torchvision===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

去Anaconda Prompt 命令行对应的环境下载(我这里是base环境)
安装Torch GPU版本_第2张图片
你会发现经常性的连接超时,就算偶尔成功,也是非常慢的速度!(之后应该会好很多)
有些不想的小伙伴可以试下我的解决办法:
从命令中可以看到:官方给出的推荐版本是torch 1.6.0 和 torchvision===0.7.0 的组合。。下载地址是https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
有地址路径这不就好办了吗,我们自己去找好了。
安装Torch GPU版本_第3张图片
点开链接自己下载,不行多试几次,我是几分钟就下好了。
在这里插入图片描述

接着同一个页面查找torchvision0.7.0
安装Torch GPU版本_第4张图片
几秒钟完事。

安装本地包

直接在pip install命令后添加whl包的全路径名就能本地安装成功了

pip install C:\你下载的包存放路径\torch-1.6.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

安装Torch GPU版本_第5张图片
类似的命令安装torchvision:
安装Torch GPU版本_第6张图片
PS
换源:
可以在每次pip install的最后面加上(这里使用阿里云的源文件)

-i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com

具体语句,install后面是包,根据实际情况改变
>python -m pip install --upgrade pip -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com

pip install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com

pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com

第二种:conda

查询命令
安装Torch GPU版本_第7张图片
输入:conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
效果如下:
安装Torch GPU版本_第8张图片
你会发现经常性的失败,就算偶尔成功,也是非常慢的速度!
如上,提示大概是:原通道失败,尝试其他通道下载。其他通道又找不到
上图显示的就是网上排名靠前的解决方案给的通道,亲测没有一个可以成功的。后来我又找到一个通道:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2
去掉-c pytorch,这才搞成!!!

当然也可以设置清华源优先。(未亲测)
conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
安装Torch GPU版本_第9张图片
torch文件较大,有时候会掉线,多试几次。

然后安装进度结束
在这里插入图片描述

测试一下

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

>>>print(torch.cuda.get_device_name(0))
>>> print(torch.rand(3,3).cuda())

结果如下
安装Torch GPU版本_第10张图片
完美!关掉所有的浏览器标签,快去体验数十倍于CPU的训练快感吧!
对了,帮我点个赞!

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