Windows10+pytorch+cuda10.0环境配置教程

一、安装CUDA

CUDA比较大，如果下载太慢的话，可以通过百度网盘获取，获取地址：

CUDA10.0+cuDNN下载_qq_23976207的博客-CSDN博客

下载cuda，下载链接CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

点击下载，下载完成开始安装。

选择安装的临时目录。点击OK。等待几分钟。

 

同意并继续。

选择自定义安装。 下一步。

 

选择安装位置。一般默认安装，便于设置环境变量。点击下一步。等待安装完成。

二、安装cuDNN

下载cuDNN， https://developer.nvidia.com/cudnn，下载需要先登录。

选择对应的cuDNN版本下载。

接下下载的cuDNN。

 打开bin文件夹，把里边的文件复制到CUDA的安装目录，C:\Program Files\NVIDIAGPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin目录下。

打开include文件夹，把里边的文件复制到CUDA的安装目录，C:\Program Files\NVIDIAGPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include目录下。

打开lib\x64文件夹，把里边的文件复制到CUDA的安装目录，C:\Program Files\NVIDIAGPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64目录下。

三、添加环境变量

右击计算机，选择属性。

选择 高级系统设置。

 把C:\Program Files\NVIDIAGPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin和C:\Program Files\NVIDIAGPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64，这两个路径添加到Path。

同时按住Win+r，打开运行窗口，输入cmd，打开命令提示符，输入nvcc -V，如下图所示，安装成功。

四、安装pytorch

下载torch和torchversion，下载链接：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

cuu100代表cuda10.0，cp37对应python3.7。 点击下载即可。把下载的torch和torchversion放到桌面上。打开anaconda prompt。输入pip install C:\Users\crystal\Desktop\torch-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl ,安装pytorch。

 输入pip install C:\Users\crystal\Desktop\torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl ,安装torchversion。

 五、测试pytorch

输入python，输入

import torch

torch.cuda.is_available()

输出Ture，则安装成功。