GPU版pytorch安装

由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cuda torch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。

1）安装CUDA toolkit

这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础，一般都会随驱动的更新自动安装，但是不全，仍然需要安装toolkit，并不需要先看已有版本是哪个，反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个：
国内网站：只能下载最新的toolkit，但是很好使很快。
国外网站：可以下载多个版本的toolkit，但是我点下载不好使。
目前最新的，也就是国内能下载的是11.1版本，我就是用的这个版本。

2） 下载cudnn

这里需要注意，cudnn本质是对CUDA toolkit的补充，而且CUDA toolkit是基于VS开发的C++扩展库，因此cudnn的版本一定要和CUDA toolkit的版本是一致的。
例如我用的toolkit 11.1，那么必须下载cudnn 11.1.
下载网址
下载需要登录NVIDIA账号，嫌麻烦的可以直接用我下的百度云，链接放到博客最后。
打开cudnn库之后，将下面三个文件进行转移：

cuda\bin\cudnn64_8.dll —> C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing
Toolkit\CUDA\v9.1\bin

cuda\include\cudnn.h —> C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing
Toolkit\CUDA\v9.1\include

cuda\lib\x64\cudnn.lib —> C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing
Toolkit\CUDA\v9.1\lib\x64

3）下载torch

做好前两步之后，就可以装torch了，我发现torch的版本并不要与前面cuda的版本完全一致，实际上只要大版本一致就行。比如安装的CUDA11.1，那么torch 11.0就可以（主要是也没有11.1）。
虽然官网说可以pip安装，但是我没成功过。建议在这里直接下载whl库，然后打开所在文件夹pip install …whl安装。

4）检查

cmd
python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()

如果true，那么安装成功。

5) 网盘

链接：https://pan.baidu.com/s/1in8PXzEywe12ycC3Magtpw
提取码：mmwk
里面包含了上述1）- 3）全部所需的安装包，版本是11.1，都好使。