Pytorch安装流程及所需注意事项

背景

在运行一个starGAN项目时，突然报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled，也就是torch和CUDA没对应上，我想不该啊，都对应着呢。最后发现查了很多资料发现了一个问题，如果你使用conda安装pytorch，一定会是cpu版本的，这样你咋对齐CUDA版本都是白费，得用pip安装pytorch官网指令才行。问题虽然解决了，但是流程又走了一遍，索性把需要注意的地方和流程记录下来吧。

一、查找自己电脑支持的最高CUDA版本驱动

1.右击鼠标，选择NVIDIA控制面板——系统信息——组件，可以发现当前支持的最高CUDA为11.4

同样可以在显示里看到驱动程序版本为472.47

2.打开cmd,输入

nvidia-smi

同样可以得到,驱动程序版本和支持的最高CUDA版本。

3.注意
nvcc --version 这个是查看你电脑环境中安装的CUDA版本的指令，如果你是在虚拟环境里进行，无需关注。

二、验证驱动程序版本和支持的最高CUDA版本是否符合

官网
不符合使它符合： 参考网址

三、进入pytorch官网找到合适的命令

1.首先，进入pytorch官网
2.在不超过你电脑支持的最高CUDA版本下，选择最接近的一个，常见CUDA10.2、CUDA11.3、CUDA11.6，都是能适应版本最多的。

3.这里一定要使用Wheel下的pip安装指令

否则一定会安装CPU版本，等你启动GPU的时候出现问题。
即使你的如下代码返回false。

import torch
print(torch.cuda.is_available())

四、返回你的虚拟环境，输入复制的命令，等待安装

五、验证安装

启动你环境中的python，输入代码

import torch
print(torch.cuda.is_available())

返回 Ture 即为成功。

六、借鉴博客

1.自己上一篇Windows下Pytorch安装全过程博客，纠结在一些小问题上，没记录清楚。以本篇为准。
https://blog.csdn.net/weixin_43976737/article/details/121440865?spm=1001.2014.3001.5501
2.
链接: link
3.
链接: link
4.
链接: link
5.
链接: link