win10 安装 Pytorch

本文详细记录了Pytorch及torchvision在Windows环境下从官方网站安装的全过程,包括解决ReadTimeoutError错误,手动下载安装包,以及通过清华镜像源安装的方法。同时,介绍了如何检查显卡支持的CUDA版本。

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一、安装Pytorch

打开官方网址
https://pytorch.org/get-started/locally/#supported-windows-distributions
选择合适版本,复制最下方命令到CMD中安装
在这里插入图片描述
出现如下错误

ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='download.pytorch.org', port=443): 
Read timed out.

在这里插入图片描述
于是根据上面的链接,手动去下载,打开
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
搜索 cu92/torch-1.2.0%2Bcu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl
然后用迅雷下载.
之后用下面命令安装 (注意文件名不要有空格)

pip install torch-1.2.0+cu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl

之后验证是否安装成功,结果出错如下:
在这里插入图片描述
查询解决办法,现在Python版本是3.6.0,所以升级Python版本

conda update python

升级之后到了Python 3.6.2,再次验证,问题解决!

>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.2.0+cu92'

Additionally, to check if your GPU driver and CUDA is enabled and accessible by PyTorch, run the following commands to return whether or not the CUDA driver is enabled:

>>> torch.cuda.is_available()
True

二、安装torchvision

首先用pip安装失败,安装成功,但是导入时报错from torch.C ......
torchvision ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ torchvision

之后从官网下载安装包手动安装成功
torchvision-0.4.0+cu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

三、清华镜像源安装

最开始使用conda方式安装,结果出现下面问题
在这里插入图片描述
解决方法: 首先添加清华的镜像源,然后再安装

在这里插入图片描述
原本的命令如上图,添加清华源之后

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.2

参考 https://blog.youkuaiyun.com/sunqiande88/article/details/80085569
(2020-2-3 未成功, Python现在是3.7之前3.6版本的torch没法安装了)

四、如何检查显卡支持哪个版本的CUDA ?

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

### Windows 10PyTorch 安装指南 在 Windows 10 系统上安装 PyTorch 需要遵循特定的步骤来确保兼容性和性能优化。以下是详细的说明: #### 1. 环境准备 为了成功安装 PyTorch,需确认以下条件已满足: - **操作系统**: Windows 10 或更高版本。 - **Python 版本**: 推荐 Python 3.8 至 3.11[^1]。 - **CUDA 和 cuDNN (可选)**: 如果计划使用 GPU 加速,则需要安装与硬件匹配的 CUDA 和 cuDNN。 #### 2. 安装 PyTorch 可以通过两种主要方式完成 PyTorch安装:在线安装和离线安装。 ##### 2.1 在线安装 访问官方 PyTorch 官网配置工具页面(https://pytorch.org/get-started/locally/),根据系统需求选择合适的选项组合。例如,对于支持 CUDA 11.0 的环境,可以执行如下命令进行安装: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch ``` 或者如果偏好 `pip` 工具,也可以通过以下命令实现相同目标: ```bash pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.0+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 上述命令适用于 CUDA 11.0 的情况;若采用最新版 CUDA 如 11.8,则应调整为: ```bash pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 此部分提供了最新的稳定版本以及对应的依赖项[^3]。 ##### 2.2 离线安装 当网络受限时,可以选择下载本地包并手动安装。以 `torchvision`为例,其具体操作流程包括从指定链接获取压缩文件,并利用 pip 解压安装: ```bash pip install /path/to/downloaded/torchvision-package.whl ``` 注意替换路径至实际存放位置[^2]。 #### 3. 验证安装 完成以上步骤后,可通过编写简单测试脚本来验证安装是否正确无误。下面是一个基本示例用于检测 CPU/GPU 支持状况: ```python import torch print(f'Torch version: {torch.__version__}') if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available.') else: print('No CUDA support detected.') ``` 该脚本会打印当前使用的 PyTorch 版本号及是否存在可用的 NVIDIA 显卡资源。 ---
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