[深度学习] Win10安装Pytorch过程记录

1.安装CUDA

1.1 下载CUDA

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

选择11.1.0版本进行下载（11.x版本才支持8.6算力显卡，例如RTX 3090）

 

 安装cuda 11.1.0需保证NVIDIA显卡驱动版本在456.43以上。

1.2 默认安装

1.3 验证安装是否成功

2.安装cudNN

2.1 下载cudNN

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

选择进行下载。版本要适配CUDA 11.1。

2.2 解压cudNN

2.3 复制文件到CUDA目录

查看CUDA安装目录：

 

 将cudNN目录下的bin、lib、include文件夹中的文件复制到CUDA安装目录对应的文件夹内。

3.安装Pytorch

3.1 下载Pytorch、torchvision、torchaudio

下载地址：https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html

选择cu111/torch-1.8.2%2Bcu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl，对应CUDA版本11.1，Python版本为3.7，windows 64位系统，1.8.2版本为稳定版本。

选择cu111/torchvision-0.9.2%2Bcu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl，对应CUDA版本11.1，Python版本为3.7，windows 64位系统。

选择torchaudio-0.8.2-cp37-none-win_amd64.whl，对应Python版本为3.7，windows 64位系统。

3.2 安装whl

在windows cmd中找到python虚拟环境的pip.exe，安装whl。

D:\PycharmProjects\torch_cuda\venv\Scripts>pip.exe install E:\cuda\torch-1.8.2+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl

D:\PycharmProjects\torch_cuda\venv\Scripts>pip.exe install E:\cuda\torchvision-0.9.2+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl

D:\PycharmProjects\torch_cuda\venv\Scripts>pip.exe install E:\cuda\torchaudio-0.8.2-cp37-none-win_amd64.whl

 

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