女朋友看了都说好的“pytorch安装指南”

pytorch安装： WIN10 + cuDA 10.1

目录

一，安装cuDA，cuDNN

1，下载cunDA

2，安装cuDA

3，下载cuDNN

4，添加环境变量；

5，验证cuDA安装是否成功。

二，下载 torch 和 torchvision

1，下载 torch

2，下载 torchvision

3，下载 numpy

4，下载 Pillow

三，安装torch和torchvision

1，更新pip

2，使用pip安装 numpy

3，使用pip安装 torch

4，使用pip安装 pillow

5，使用pip安装 torchvision

四，测试安装是否成功

五，参考文献

一，安装cuDA，cuDNN

1，下载cunDA

cuDA下载地址

2，安装cuDA

cuDA下载完成以后，双击启动安装过程。具体流程与其他软件相似，就是时间有点长。另外，安装目录按照默认就行。

3，下载cuDNN

cuDNN下载地址

要下载cuDNN,首先要注册账号(我的注册名为jeffrey)，然后点击首页的>PLATFORMS:

接下来就可以下载了：

解压下载的cuDNN压缩包，将其中的三个文件夹复制到cuDA的安装目录中，替换掉cuDA中的同名文件夹。

4，添加环境变量；

步骤：我的电脑 -> 系统属性 -> 系统信息 -> 高级系统设置 -> 环境变量 -> 系统变量中的path 点击进行 编辑 -> 添加如下图所示的路径（具体情况具体分析）

5，验证cuDA安装是否成功。

切到你的安装目录（具体路径据实际情况而定）,然后输入deviceQuery.exe

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite\deviceQuery.exe

输入如图所示命令，结果中含有 “PASS”，这说明安装成功！

二，下载 torch 和 torchvision

如果在命令行里直接敲命令下载，这样失败的可能性比较大，经常出现 read time out 错误。为了解决这个问题，笔者一般会选择先到官网或者国内源 下载所匹配的.whl文件，然后通过pip本地安装,这样的话安装的成功率就大大增加，甚至可以说是100%的成功率！

但是，本地安装也经常会出现莫名的错误, 比如：

torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform

究其原因，是因为下载的 torch 和 torchvision 的版本 与我们计算机上安装的 python、cuDA的版本都是有关系的。并且有着非常严格的对应关系。如果版本不对，就会出现上面的错误。支持的版本可以到pytorch官网上查看。

pytorch:官网

根据下图，可以看出，要下载的torch的版本为1.5.1+cu101 下载的torchvision的版本为0.6.1+cu101

1，下载 torch

torch下载地址

python 3.7 对应 cp37

64位系统  对应  win_amd64

2，下载 torchvision

torchvision下载地址

3，下载 numpy

numpy下载地址

4，下载 Pillow

Pillow下载地址

最后，以上下载的四个.whl文件复制到python安装目录下的Scripts目录中，然后打开命令黑窗口。切换到Scripts目录下，进行安装：

三，安装torch和torchvision

具体安装过程如下所示：

1，更新pip

这一步可有可无;

>python -m pipinstallpip

2，使用pip安装 numpy

3，使用pip安装 torch

pipinstalltorch-1.5.1+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl

4，使用pip安装 pillow

pipinstallPillow-7.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

5，使用pip安装 torchvision

pipinstalltorchvision-0.6.1+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl

四，测试安装是否成功

>>>importtorch>>>a=torch.tensor(1.)>>>from torch.backendsimportcudnn>>>cudnn.is_available()>>>cudnn.is_acceptable(a.cuda())

出现以上的结果就说明安装已经没有问题了！

博主的水平有限，有不对的地方欢迎留言指出，万分感谢！！！

五，参考文献

[ 1 ]Pytorch(一) Pytorch 的安装

[ 2 ]Numpy的简明安装