手把手教你快速安裝gpu版本的pytorch(詳細(xì)圖文教程)
最近在win10裝torch，發(fā)現(xiàn)沒(méi)有Linux那么便捷，用conda和pip裝默認(rèn)版本都是cpu，而且下載速度很慢。網(wǎng)上的解決方法有好幾種，但是初學(xué)者可能面臨的問(wèn)題是：我的系統(tǒng)該裝哪個(gè)版本的？cuda、torch、torchvision以及 torchaudio裝哪個(gè)版本？以及裝了cpu版本的顯示torch.cuda.is_available() False 該怎么辦？
那么，方法如下（親測(cè)成功好用）
第一步：創(chuàng)建環(huán)境 （-n +環(huán)境名（torch) + python版本（3.10））
conda create -n torch python=3.8
第二步：了解你電腦的cuda 版本，在terminal中輸入：nvidia-smi 即可，如下圖所示，版本為12.3
第三步：去pytorch官網(wǎng)看你的conda適配的torch、torchvision以及 torchaudio版本，這個(gè)鏈接：
Previous PyTorch Versions | PyTorch
比你的CUDA低版本的都能安裝，看好對(duì)應(yīng)的版本就可以了，不用官網(wǎng)的命令安裝（會(huì)很慢）
第四步：開(kāi)始安裝，鑒于使用conda的各種問(wèn)題，我們這里不使用conda安裝，使用pip安裝，根據(jù)剛才看好的版本，在創(chuàng)建的torch環(huán)境下輸入命令：
#進(jìn)入torch環(huán)境 conda activate torch
#用鏡像源快速安裝對(duì)應(yīng)版本 pip install torch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
第五步：驗(yàn)證torch安裝是否成功，import torch成功說(shuō)明安裝成功，如果torch.cuda.is_available()返回False 時(shí)，說(shuō)明裝了cpu版本的。不要慌，往下看。
第五步：查看torch環(huán)境下所有庫(kù)：
conda list
可以看到，pytorch是cpu版本的
第六步：手動(dòng)去清華源下載對(duì)應(yīng)的gpu版pytorch，和上面圖上看到的cpu的版本保持一致即可
Index of /anaconda/cloud/pytorch/ | 清華大學(xué)開(kāi)源軟件鏡像站 | Tsinghua Open Source Mirror
比如pytorch版本是1.10.1（需要對(duì)應(yīng)），環(huán)境創(chuàng)建時(shí)python版本是3.8 （需要對(duì)應(yīng)），cuda 12.3（比它小的都可以），那么下面幾個(gè)可以下載，選一個(gè)下載，最好裝到一個(gè)英文路徑下。
第七步：離線(xiàn)安裝剛剛下載的文件
# cd 到下載的文件目錄，例如安裝目錄是E:\Download cd E:\Download
#離線(xiàn)安裝 conda install --offline pytorch-1.10.0-py3.6_cuda10.2_cudnn7.6.5_0.tar.bz2
最后一步： conda list, 查看pytorch 是否已經(jīng)被替換?？梢钥吹教鎿Q成GPU版本了
再輸入 torch.cuda.is_available() 驗(yàn)證，返回True .大功告成！
總結(jié)
到此這篇關(guān)于快速安裝gpu版本的pytorch的文章就介紹到這了,更多相關(guān)快速安裝gpu版本pytorch內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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