深度学习(11)--PyTorch(GPU)安装

本文详细介绍了如何通过Anaconda安装和管理Python环境,创建虚拟环境存放PyTorch,以及如何根据CUDA版本选择并安装PyTorchGPU版,最后验证安装成功的步骤。
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一.安装Anaconda

Anaconda提供了一个包管理系统和环境管理工具,使用户可以方便的安装、管理和切换不同版本的Python以及相关数据包。

具体安装步骤可以参考博主的文章:

深度学习(4)--Keras安装-优快云博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.youkuaiyun.com/GodFishhh/article/details/135749563?spm=1001.2014.3001.5501安装完Anaconda后,打开Anaconda Prompt

创建一个虚拟环境用以存放PyTorch环境:

conda create -n pytorch-gpu python=3.9

虚拟环境的名字pytorch-gpu和python版本可以根据自己的需求设置。

使用conda activate pytorch-gpu尝试激活创建的虚拟环境,如果激活成功则正确创建虚拟环境: 

查看环境内安装的python版本:

二.安装PyTorch

查看电脑对应的cuda版本

博主可安装CUDA的最高版本为12.2

在pytorch官网找到对应版本的安装包
​​​​​​https://pytorch.org/icon-default.png?t=N7T8https://pytorch.org/

进入安装好的pytorch-gpu环境,输入上述Run this Command中的下载指令

检测是否安装成功: 

显示输出为true,则说明PyTorch的GPU版本安装成功。 

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

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