PyTorch是一个非常有可能改变深度学习领域前景的Python库,由FaceBook支持更新。由于其相较于TensorFlow等机器学习框架的易用性与易读性而大火。在当前的机器学习、深度学习等领域内的论文发表重,使用PyTorch进行实验的论文迅速增加。我尝试使用了几星期PyTorch,然后被它的易用性所震惊,在我使用过的各种深度学习库中,PyTorch是最灵活、最容易掌握的。
需要安装的库
- Anaconda(包管理工具,推荐安装)
- cuda
- cuDNN
- PyTorch
Anaconda
Anaconda的安装这里不再赘述,正常安装即可
cuda
下载安装
安装cuda之前,我们需要首先前往PyTorch官方网址查看PyTorch支持的cuda版本

可以看到当前的PyTorch框架支持9.2和10.1的cuda版本,这里我选择的是9.2版本
这里需要说明的是cuda与cuDNN均为GPU计算框架,即使稍显落后的移动版GPU争对科学计算也可以达到超过CPU5倍的运算效率,推荐安装,你可以点击此处检查你的显卡是否支持cuda以及对应的cuda版本1
在下载cuda需要注意的时,可能你想要下载的cuda版本不是最新的cuda版本,而你在百度搜索cuda时默认第一个搜索结果均会是当前最新的cuda版本,而且很难在NVIDIA Developer官网上找到丰富的版本系列,所以推荐直接在百度搜索cuda时加上对应的版本号


进入对应版本的cuda下载网址,选择好你相应的环境下载安装即可(推荐默认目录)

本文介绍了如何详细安装PyTorch,包括Anaconda、CUDA、cuDNN和PyTorch本身。从Anaconda的安装到CUDA和cuDNN的下载与验证,再到PyTorch的pip安装和环境配置,每个步骤都有清晰的指导,确保GPU加速功能的正常使用。
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