[PyTorch]环境配置 CUDA安装PyTorch下载【有无GPU】

一、先判断电脑是否有独立显卡GPU

1.判断方法1

打开任务管理器——性能 

左上角型号有些NVIDIA则说明有显卡

可以根据该型号到NVIDIA官网查看是否支持CUDA，一般是支持的

2.判断方法2

 打开windows菜单栏的，查找设备管理器

在显示适配器中查看是否有独显

 二、安装显卡驱动最新版本【没有GPU的直接跳到步骤三】

一般安装pytorch失败很大一部分原因是版本不匹配，可以选择安装最新驱动，避免后续的失败

NVIDIA 引领人工智能计算 | NVIDIA

在官网上下载最新版本驱动

 

根据自己GPU的型号，选择相应的驱动程序。其中带有Notebooks字样的为笔记本。

搜索——下载

 下载完后，直接默认安装即可。耐心等待。。。

然后打开cmd，输入nvidia-smi来确定cuda driver 的版本

cmd打开方法：win+R，然后输入cmd即可。

 

如果打不开，则输入cd 加上nvidia的路径（根据自己电脑修改路径） ，然后再输入nvidia-smi

三、 下载CUDA

打开pytorch官网

PyTorch

下载相应的CUDA版本【没有GPU的，选择CPU版本】

要保证CUDA runtime version 要低于 CUDA driver version

复制官网下面那条语句，到cmd中下载

下载配置步骤如下：

1.激活对应的虚拟环境（你安装pytorch的虚拟环境）

查看已有环境：conda env list

创建虚拟环境：conda create -n pytorch python=3.6

conda activate 虚拟环境名
#激活环境

 

 括号代表你所处的虚拟环境

2.输入conda list，看看有没有pytorch或者torch

3.将官网复制的下载语句，粘贴到cmd中，进行下载

之前下载了，因此显示下载完成。没有的话，则选择y，进行下载（需要下载很久，可以选择清华镜像通道等进行下载。总之，耐心等待，总能下载好）

 下载完后，conda list查看是否有下载torch相应的包

4.下载成功后，输入python

5.输入import torch

6.输入torch.cuda.is_available()

如果显示True则下载成功

 

 

如果有GPU，则显示True，如果没有GPU，则显示False，说明PyTorch安装成功！

如果有GPU但是显示False，则失败。