PyTorch特定版本安装及显卡驱动版本选择

PyTorch特定版本安装及显卡驱动版本选择

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一、PyTorch安装加速

1.选择好特定的版本

本文以1.5.0Gpu版本为例

2.依靠浏览器下载PyTorch安装包

安装pytorch过程中，如果直接在线安装，用时最长可能就是安装包下载了，这里推荐手动去国内镜像网站下载，速度飞起。 本文使用的是清华源，地址如下：

链接: 清华源PyTorch下载链接.

进入后界面如下，按照自己的情况选择下载即可。

3.查看安装命令

不熟悉安装命令的可以查看PyTorch官网，链接如下：

链接: PyTorch官网链接.

进入后页面如下，如果安装的是最新版本，在首页上即可得到安装命令，如果安装的是历史版本，则需要在历史版本中查看。

安装最新版本，只需下拉页面：


安装历史版本，先点击“install”，再点击“Previous PyTorch Version”:

4.进行本地安装

打开命令行，cd到下载好的PyTorch安装包所在目录下，第一条安装命令为本地安装PyTorch:

conda install --use-local pytorch-1.5.0-py3.7_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2

第二条安装命令为在官网查找到的安装命令：

conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

二、安装与PyTorch版本对应版本的CUDA和CUDNN

1.查看版本信息

在所在Python环境中通过如下代码可查看所安装的PyTorch版本对应的CUDA版本和CUDNN版本：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())

2.下载及安装

cuda和cudnn的安装教程网上不计其数，这里不再赘述，下面贴出下载地址以作记录：

链接: cuda历史版本下载地址.

链接: cudnn历史版本下载地址.

总结

讲完了，如有问题，欢迎私信，祝大家在DL的路上乘风破浪！