Pytorch GPU版本的安装

更新/2022-07-14

• 现在可以11.6的cuda可以不用再去装cuda和cudnn了
• 配置镜像

 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
 conda config --set show_channel_urls yes
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

• 直接安装：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3

• 下面是10点多的版本

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先查看自己电脑英伟达CUDA支持的版本信息

• 点帮助——系统信息：
  
• 或者cmd查一下
  

下载相关CUDA驱动

• CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

• CUDNN下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

• 登录后下载
  
  
  

• 以管理员身份运行安装
  
  
  
  

• 如果当前版本比新版本小，那就打勾继续下一步，否则把勾去掉：
  
  
  继续安装
  
  

• 测试一下安装成功没
  
  有这个版本就成功了

cudnn

• 把另一个压缩包解压，点进去重命名
  
• 然后复制到刚刚安装的这个v10.2里面
  

• 配置环境变量
  加这两个就行了
  

pytorch GPU版本的安装

• pytorch下载：pytorch.org
  

• 复制命令执行即可，要是速度慢或者中间报错，就加个镜像源给他
  
  

• 安装后测试一下
  

• 说是少这个，那就装一下，一般都没有提示这个的，应该是我重装系统后这个东西没有了
  

• 重启
  
  如果输出True，那就是安装成功且可以使用gpu加速了

• 如果是用conda安装，加速可以参考下面链接
  - https://zhuanlan.zhihu.com/p/144575524
  - https://blog.csdn.net/qq_41936559/article/details/102699082

• 结果
  
  如果输出True，那就是安装成功且可以使用gpu加速了
  
  

=完美=