huoshi191的博客

近期开始在老机器上折腾pytorch，想看下训练的效果。因为机器较老，走了很多弯路。在此记录下各种安装方式，包括命令和源码的安装，同时附录相关资源地址、和问题讨论，希望能提供点帮助。

gpu部分之和硬件相关 和深度学习平台无关，因此本章节适用所用深度学习平台。

根据查询到的版本信息，通过官方提供的命令安装 torch torchvison torchaudio。安装对应的python版本，推荐使用anaconda创建对应版本的python环境。

针对老旧GPU想顺利使用的话，请使用之前安装中查询到的最低版本进行安装。有些时候虽然测试成功，但在实际使用时会提示GPU太老，并且申请内存失败。上述结果为cuda:0表示pytorch安装成功。# 查看pytorch对应的cuda 版本。# 使用的是GPU的，会输出：cuda:0。# 判断pytorch是否支持GPU加速。#返回gpu名字，设备索引默认从0开始。# 使用的不是GPU的，会输出：cpu。# 查看pytorch 版本。

针对老旧机器的安装，重点解决 PyTorch no longer supports this GPU because it is too old.问题

前面因为是用源码安装的pytorch，因此只能源码安装对应的torchvison. 直接使用conda安装torchvision包会将torch版本更新，导致无法使用。