pytorch-gpu 安装 so-easy

1.安装anaconda

pytorch库以及cuda的安装只需要在conda环境下一条指令即可

2.CUDA的安装与下载

这里可以参照我之前安装tensorflow的有两种方式，不建议去英伟达官网下载安装

3 pytorch库的安装

先创建pytorch环境并激活环境，环境名就叫“pytorch”吧。打开cmd命令提示符，输入：

conda create –n pytorch python=3.8
activate pytorch

成功激活环境后，可以看到命令提示符前会带有环境名，以后每次都要激活一下进入这个环境才能进行安装库等操作。
那么就可以通过访问这个网址查询对应pytorch版本conda安装指令

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

或者也可以访问这个地址 https://pytorch.org/get-started/locally/获得下载指令

在pytorch环境中直接输入下面这一行命令来安装pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

注意：如果我们直接使用上述指令的话那么pytorch torchvision torchaudio这三个会自动安装与cuda11.3相匹配的最新版本，在使用新版pytorch1.12时有些代码会报错，我在训练模型时就遇到了这个问题RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64

解决办法：如果还未安装环境，那么可以直接使用下面带有指定版本的命令安装pytorch环境，如果已经安装了也可以切换到该环境中直接使用该命令进行pytorch版本降低

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

在cmd激活环境中输入以上指令即可

 

4.方法2

上一个方法对网速要求比较高，我们还可以选择另一个方法，分别安装好cuda和cuDNN后

所以，我们可以打开下面网站手动下载库：
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
我们选择
cu110/torch-1.7.1%2Bcu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
下载地址：https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch-1.7.1%2Bcu110-cp38-cp38-win_amd64.whl

再选择cu110/torchvision-0.8.2%2Bcu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
下载地址：https://download.pytorch.org/whl/cu110/torchvision-0.8.2%2Bcu110-cp38-cp38-win_amd64.whl

下好轮子后，进入whl文件所在目录，输入：

pip install torch-1.7.1+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.8.2+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl

比如我下载到了 D:\downloads，就进入这个目录，输入上面的命令即可安装。

5 配置完成

在当前环境中，我们输入python，再输入import torch，没有报错则安装成功，之后输入torch.cuda.is_available()，返回True则可以调用GPU，于是配置成功！