PyTorch1.9.1 GPU版本安装（python3.8+pyTorch1.9.1, torch1.9.1/cu111 + torchvision0.10.1/cu111）

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一、电脑相关信息

1. 电脑显卡环境：

2. 检查电脑显卡驱动版本：

二、安装Pytorch1.9.1/cu111（GPU版本）

1. 准备：新建虚拟环境

2. 安装pytorch1.9.1/cu111：（在pytorch官网的历史版本里找安装命令）

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电脑：win10 + 英伟达显卡（GeForce RTX 3090）+ Anaconda3+ cuda11.1。

目标：安装gpu版本的PyTorch1.9.1（torch1.9.1/cu111 + torchvision0.10.1/cu111）

一、电脑相关信息

1. 电脑显卡环境：

• 显卡：Nvidia GeForce RTX 3090
• 电脑的显卡驱动版本：456.71，CUDA Version：11.1

（此显卡驱动最高支持cu111。于是，打算安装cuda11.1版本的pytorch）

2. 检查电脑显卡驱动版本：

在NVIDIA官网，查看【CUDA版本】 和 【电脑显卡驱动版本】的对应关系：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

从上表可以看出，如果要使用cuda11.1，那么电脑的显卡驱动需要在456.38或以上（windows x86_64环境）。我的电脑显卡驱动版本刚好也是满足这个要求的。那么，接下来开始安装PyTorch1.9.1/cu111了~

二、安装Pytorch1.9.1/cu111（GPU版本）

1. 准备：新建虚拟环境

1）首先安装Anaconda。（很简单，自行搜索）

2）其次在用Anaconda建一个虚拟环境。

conda create -n pytorch1.9.1_cu111 python=3.8  
#（pytorch1.9.1_cu111 表示自己起的环境的名字。）

3）激活虚拟环境。（后续的操作都是在该虚拟环境下进行的。）

conda activate pytorch1.9.1_cu111 

2. 安装pytorch1.9.1/cu111：（在pytorch官网的历史版本里找安装命令）

1）在PyTorch官网历史版本链接（ Previous PyTorch Versions | PyTorch）里面，找到pytorch1.9.1/cu111的安装命令，进行在线安装。

安装命令：

# CUDA 11.1
pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

如下图所示： 

2）测试：

可以看到torch和torchvision对应的版本：torch1.9.1+cu111 ，torchvision0.10.1+cu111

(pytorch1.9.1_cu111) C:\Users\dell>python
Python 3.8.13 (default, Mar 28 2022, 06:59:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch        #测试torch是否安装成功，如果失败则这里import会报错
>>> import torchvision  #测试torchvision是否安装成功，如果失败则这里import会报错
>>> torch.__version__
'1.9.1+cu111'
>>> torchvision.__version__
'0.10.1+cu111'
>>> torch.version.cuda
'11.1'
>>> torch.backends.cudnn.version()
8005
>>> torch.cuda.is_available()  #这里是测试电脑显卡cuda是否可用，True表示电脑的显卡是可用的
True
>>> exit()

这样，pytorch1.9.1 GPU版本（torch1.9.1/cu111 + torchvision0.10.1/cu111）就已经安装成功啦！

参考：Pytorch1.9 CPU/GPU（CUDA11.1）安装_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客