关于CUDA版本为11.1的pytorch的安装步骤说明

1.第一步：检查自己的CUDA版本，这是我的；

         如果你和我一样是11.1可以继续往下看，如果不是11.1的话看别人的吧，我也怕出错哈哈。

2.第二步：检查自己的CUDA驱动的安装；

        因为我之前电脑安装了tensorflow-gpu，所以已经下载好了CUDA驱动，你也可以使用

nvcc -V

在cmd进行查看，这是我的；

 3.第三步：检查自己的CUDNN的安装；

        也是因为之前我安装了GPU的tensorflow，所以也安装好了，然后我的版本是7.6.4，不知道自己版本的小伙伴可以打开自己CUDA驱动的根目录，依次点击v10.0（以我自己的为例子）、include文件夹，找到cudnn.h用记事本打开，前面几行就有如下（7.6.4）：

       然后关于环境变量的配置，我这边也不记得我有没有配置，但感觉问题不大，出了问题再往这方面考虑吧。

 4.第四步：在ANACONDA创建虚拟环境；

        打开anaconda的base里的控制台，输入：

conda create -n pytorch python=3.8

        我这边用的是3.8，按道理来说7、8、9应该都行吧，6我就不知道了。完事儿过程中要按一次y，安装好以后就要激活环境了；

activate pytorch

后面我们就会从base变为pytorch，例如：

变为

  5.第五步：pip pytorch库:

pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip --default-timeout=1000 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip install torch==1.10.0+cu111 torchvision==0.11.1+cu111 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

        上面的选一条前面和我一样的朋友们可以直接用，不一样的话建议取官网查看推荐适配版本，网上好多种五花八门的少听一些。

         下好大概花了我一个半小时。。。。。。。。。

6.第六步：验证安装情况；

首先输入python进入编译环境

接着输入import torch 后面是print(torch.cuda.is_available)

 Ture的话就说明成功了，False的话可能安装了cpu版本或者版本不对？