Pytorch安装及环境配置详细教程（CUDA版本）

文章目录

• 前言
• 一、查看GPU支持的CUDA版本
• 二、安装CUDA
• 三、确定torch、torchvision和python版本
• 四、安装anaconda
• 五、安装torch和torchvision

前言

安装cuda版本的PyTorch时踩了不少坑，网上安装pytorch的版本很多，一般的教程都是到pytorch的官网，利用网址和镜像源去安装，问题非常多。也有教离线安装的，但是没有正确的安装顺序，torch版本和torchvision版本对不上，python版本和自己电脑cuda所支持的pytorch版本对不上等等问题。以下是我根据踩过的坑，记录的一个安装教程。

一、查看GPU支持的CUDA版本

控制面板-NVDIA控制面板，单击NVDIA控制面板，有可能会出现如下提示：

这是因为NVIDIA Display Container LS 服务没打开。打开任务管理器，将其开启。

之后在单击NVDIA控制面板，在打开的面板中找到系统信息，单击打开


便可查看GPU最高支持的CUDA版本.,我的笔记本最高支持的版本为10.0

二、安装CUDA

可以参考该链接：https://blog.csdn.net/Mind_programmonkey/article/details/99688839
非常详细。

三、确定torch、torchvision和Python版本

到这里是非常重要的一步 ，其他教程到这里可能就开始安装anaconda，别急，否则容易踩坑。
我们需要先根据安装的CUDA版本，找到对应的torch和torchvision版本，在这个过程中就确定了python的版本。
首先在下载链接：Https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 中找到我们所能安装的torch版本。

其中，cu100就是cuda10.0，cp37就是python版本3.7。接着在根据以下表格找到对应的torchvision版本。
https://GitHub.com/pytorch/vision#installation

torch1.2版本对应的torchvision版本为0.4.0。这时顺便准备好两个whl文件。

之所以要选确定好python的版本在安装是因为待会安装anaconda时，会涉及到python版本的问题，假如先盲目安装了任意版本的python，再来下载torch和torchvision，就会遇到自己CUDA版本所支持的torch和torchvision的python版本和安装的python版本不匹配。

四、安装anaconda

下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda

根据上面确定的python版本3.7，选择如下安装文件。

一路点next就行。

安装之后在查看conda命令是否可以正常使用

五、安装torch和torchvision

首先建一个Python的虚拟环境来安装pytorch，在Anaconda Prompt (miniconda3)命令行输入

conda create -n PyTorchP37 python=3.7

PyTorchP37为自己的命的环境名称，创建好环境以后，输入activate PyTorchP37就进入虚拟环境中。

接着切换到刚才下载的两个whl文件的安装目录。

pip install torchvision-0.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

pip install torch-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

安装完后，验证以下：

pip install torchvision-0.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

打印True, cuda版本Pytorch便安装成功了。

来源地址：https://blog.csdn.net/weixin_44901043/article/details/128619718