pip换清华源一步搞定pytorch在cuda上运行（非常快！）

第一、二步 安装cuda、cuDNN

先安装cuda，cuDNN,这两步在下面这个链接中讲的很详细，感谢博主分享经验(23条消息) 安装CUDA，cuDNN，Pytorch的详细教程，一气呵成！_Nefu_lyh的博客-CSDN博客

这两步基本按他的流程走完就可以了，我想补充的是：

① cuda一定安装路径一定要在默认位置！不要强迫症地去改他！

②安装完cuda把下面这几个环境变量给加上(其中CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_2是安装cuda的时候自动加上的。而且Path中也会自动加上两个路径

一开始加上后我在cmd中nvcc -V还是说没有找到该命令，重启后就好了。

第三步 安装pytorch

主要说一下第三步，安装pytorch。链接中的方法我试了仍然出现read time out的报错，最终用的是pip换清华源直接一步安装，比链接中分别安装三个文件要方便得多。

这里最重要的是版本匹配问题，

• cuda cudnn NvidiaDriver版本必须匹配
• torch torchaudio torchvision版本必须匹配
• cuda torch版本必须匹配

像我的cuda是11.0.0，安装的pytorch版本中cu选的是10.2版本（cu102意思是cuda 10.2版本），没有必要追求太新，在自己的cuda版本以下选一个差不多的就行（不能超过11.0.0）

--------------------------------------------------------补充分割线-------------------------------------------------------

但有时候对算力有要求必须安装可选的最高版本，比如在3090显卡上cuda版本对应11.2，我本来想着选个10.2的稳一点，结果他直接给我报了下面的错（10.2不匹配3090的算力），所以必须装11.1版本的cuda

--------------------------------------------------------补充结束---------------------------------------------------------

接着上面的讲

首先在cmd命令行中给pip配一个清华源，提高下载速度（一定用pip 不要用conda！！！）

配置默认镜像站

pip config set global.index-url http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意这里如果http加上了s，下载速度仍然很慢，没有起到换源的效果

但是去掉s后会出现下面的提示

即源不安全，还是没有起到换源的效果。

这个只需要给pip install中间加上 --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn就可以了，如下：

pip --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

最终成功结果：

torch.cuda.is_available也终于变成了TRUE

我这里选择的pytorch配置是：

torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html