2024最新Pytorch安裝圖文教程(Anaconda+GPU)
一、Anaconda創(chuàng)建虛擬環(huán)境
二、CUDA安裝
1.查看本地顯卡驅動對應CUDA版本號 首先找到NVIDIA控制面板
點擊左下角系統(tǒng)信息：
點擊組件：
選擇適合自己電腦的cuda版本，比上圖所支持的CUDA 版本低都行！
2.官網(wǎng)下載：
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
雙擊下載后的exe文件：
由于我的電腦沒有Visual Studio，所以我選擇自定義安裝取消該選項。本人是初學，具體有什么影響暫時還不清楚，不過目前位置沒有影響使用。
3.查看系統(tǒng)環(huán)境變量
4.測試CUDA是否安裝成功
三、CUDNN安裝
cuDNN Archive | NVIDIA Developer
有的時候好像不需要創(chuàng)建賬戶就能下載。
在cudnn壓縮包下載路徑，首先解壓壓縮包，提高用戶使用這三個文件夾的權限：
將這三個文件復制到CUDA的安裝目錄下
四、Pytorch安裝
打開Anaconda終端
切換到上面創(chuàng)建的虛擬環(huán)境DeepLearning為最開始你創(chuàng)建的虛擬環(huán)境名稱。
conda activate DeepLearning
安裝：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
遇到問題：conda安裝成了cpu版本
Conda list
可以看到，只能找到cpu版的。
所以卸載掉CPU版本的Pytorch包，用命令：conda uninstall pytorch
添加鏡像：
?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/win-64/
添加完鏡像后，可以找到GPU版的pytorch：
重新在官網(wǎng)https://pytorch.org/get-started/previous-versions/中找歷史版本pytorch的下載命令：
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
驗證：GPU版本安裝成功
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