PyTorch安装：从环境到安装全程（CUDA，cuDNN，PyTorch安装）

1. 引言

毕设是computer vision相关课题，进入了试运行代码阶段。在Python写的工程里看到torch包未安装，经过一番搜索后，遇到了一些坑也查阅了很多博客，顺利地配置好了cv所需的基础环境。在此记录总结，是我个人摸索的全过程，希望有参考价值。

2. PyTorch安装前的准备（CUDA，Anaconda）

安装PyTorch前需要配置好Anaconda和CUDA。

2.1 Anaconda

我在安装Python时就已经装好了Anaconda，在此提供供参考的安装说明：https://blog.csdn.net/tqlisno1/article/details/108908775 

2.2 CUDA

首先，确定电脑已安装好GPU驱动（NVIDIA）：在“控制面板-系统与安全-系统-设备管理器”，查看显示适配器，如下图即已有GPU驱动。

在桌面右击鼠标，在“英伟达控制面板-系统信息”查看CUDA的版本，用作一会儿在官网下载CUDA的版本参考。下图，我的设备的版本是CUDA 11.2：

CUDA Tookit 官网下载地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

根据自己的版本号选择对应的toolkit版本号

下载过程比较漫长……

关闭360等防火墙！然后再解压缩！我解压失败了好多次，压力拉满的过程中看到有兄弟说明关掉360，问题解决。

在安装过程中选择自定义安装，避免精简安装产生覆盖问题。

我为了节省C盘空间，在安装过程中把位置更改在别的地方，总之，记住CUDA安装的位置。

安装之后检查Path环境变量，如下图，路径是正确的：

快捷键win+R，运行cmd控制台，键入nvcc --version，检查cuda版本号，即可判断安装成功。

另外，把路径“C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI，”添加到系统的环境变量中，通过cmd命令行输入nvidia-smi查看本机的CUDA版本。

2.3 cuDNN

cuDNN版本和CUDA同版本（例如，我的CUDA是11.2，选择下载11.x的cuDNN），官网下载地址为：                                                                 

下载好之后解压得到三个文件夹(bin, lib, )，将三个文件复制到2.2步骤中CUDA的cuda/v11.2/对应的文件夹内。然后把三个文件夹的地址添加到环境变量Path中。

最后，检查cudnn安装成功： https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111398427

2.4 PyTorch

PyTorch与神经网络框架有关，进入正题，现在官网下载安装包：https://pytorch.org/

打开导航栏的“get start”，如下图所示选择正确信息。

Cuda的版本低于自己安装的（11.2）。

基于已经安装好cuda，anaconda的环境，选择好上面的选项后，在cmd控制台键入上图表格中run this command的命令，下载即可。

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【补充】后续运行代码时发现pytorch安装了但没完全安装。

GPU版本pyTorch安装教程(实测,特别详细)_楊龘龘的博客-CSDN博客_gpu版本pytorch安装

下载地址（python3.5等）

需要安装GPU的pytorch 和 torchvision包，注意cuda，Pytorch，torchvision的版本对应关系。                             可在官网查询 cuda pytorch torchvision版本对应

我的版本：pytorch 1.10.2    torchvision 0.11.3

安装包

注意：下载的库名中cp27代表python2.7 

在管理员窗口（win+r，cmd）键入python，查看python版本（3.8.5），所以库名是cp38

2.27G……我的内存忧患意识……

cu前缀代表GPU版本，注意最后的win/linux，根据需求下载

在下载位置，键入pip install "torch+tab键"，安装pytorch，torchvision同理