pytorch安装

原创已于 2023-08-17 15:39:50 修改 · 952 阅读

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#anaconda #python #pytorch #cpu #gpu

于 2020-11-24 11:50:59 首次发布

本文详细介绍了在Windows环境下，如何检查GPU支持、确定CUDA版本、下载与安装PyTorch及其依赖库torchvision的步骤，并提供了相关资源链接。通过conda创建虚拟环境，激活并使用pip安装指定版本的压缩包，最后验证GPU安装是否成功。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.查看是否电脑支持GPU：打开设备管理器
右键我的电脑-》属性-》设备管理器-》显示适配器
NVI支持显卡，amd的不行。
2.压缩包下载准备：
（如果是CPU跳过）
如果是GPU，查看cuda的版本号，参考博客链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38295511/article/details/89223169
window+Q，在搜索框里搜索控制面板，查看方式小图标，NVIDIA控制面板，

在这里插入图片描述

左下系统信息-》组件-》查看版本
在这里插入图片描述

3.下载压缩包：链接https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
下载版本对应：参考链接 https://gitcode.net/mirrors/pytorch/vision?utm_source=csdn_github_accelerator
在这里插入图片描述

然后找对应的压缩包进行下载：
压缩包对应的名词解释：
在这里插入图片描述

4.压缩包的安装：参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41375318/article/details/102483339
在anaconda中创建虚拟环境，
打开conda，conda create -n 环境的名字 python=3.6（python对应的环境）
conda info --envs可以查看所创建的所有环境的名字，如果创建成功则进行下一步。
5.打开conda，或者是使用pip（window+R，输入cmd），activate 环境名称这一步激活第4步创建的环境，然后输入命令，指向第3步下载的压缩包所在的位置.。

cd E://跳转到e盘；
cd 具体路径；

6.定位到路径之后输入 pip install “压缩包名称”
例如：

pip install "torch-1.1.0+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl"
pip install "torchvision-0.3.0+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl"

7.查看是否安装成功（检查安装版本是CPU还是GPU）
activate pytorch1.1.0=>激活第4步中的环境
python=>运行该环境下的python
import torch=>导入，如果不报错则则证明安装成功

version左右是英文的两个！两个！两个！短杠

print(torch.__version__)//输出torch版本，version左右是英文的**两个！两个！两个！**短杠

(pytorch1.1.0) d:\00-package>python
Python 3.6.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 20 2017, 12:30:02) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
>>>print(torch.cuda.is_available())
1.1.0
True#(如果是True则为GPU安装成功，如果为False则为CPU安装成功)