Windows10安装pytorch记录

这些步骤记录在文档上实在是太不方便了,现在开始转到csdn里,这是win10,无GPU环境。
一、使用anaconda安装python
有博客说python必须用python3.6,之前在主机上建了个3.6的环境成功了,但是笔记本上实在不想再装,现在用已经安装好的3.5.2试试水。
二、安装pytorch
可以在官网上依据自己的电脑条件选择操作命令: https://pytorch.org/
由于安装了anaconda 所以使用conda安装方式,给出的安装命令是:
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

这新建一个环境,安装和更新的库有点多啊,太慢了。。。。(>-<)

今天先到这儿(T^T)

装了一大堆库居然就好了(。- 。)
结论:win10,CPU版,python3.5.2的确可以安装好pytorch,果然还是应该去官网看教程啊。
在这里插入图片描述

### 如何在 Windows 系统上安装支持 GPU 的 PyTorch #### 确认显卡是否支持 CUDA 为了确保可以顺利安装和支持 GPU 加速,在开始之前需确认计算机中的 NVIDIA 显卡能够兼容 CUDA 技术。这一步骤对于后续操作至关重要,因为只有当硬件满足条件时才能发挥出最佳性能[^1]。 #### 准备工作:下载并安装 Miniconda 或 Anaconda 建议先安装 Python 科学计算环境管理工具——Miniconda 或者更全面的 Anaconda 发行版。这些工具可以帮助创建独立的工作区来隔离不同项目所需的依赖项,从而简化包管理和维护过程[^3]。 #### 查询本地显卡驱动支持的 CUDA 版本 打开命令提示符窗口,输入 `nvidia-smi` 并回车执行该指令以获取当前使用的图形处理器信息以及其对应的 CUDA 驱动版本号。记录下这个版本号以便稍后匹配合适的 PyTorch 构建版本。 #### 获取适用于系统的 PyTorch 安装命令 访问官方网页 https://pytorch.org/get-started/locally/#start-locally ,根据页面上的选项选择操作系统为 "Windows", 包管理器为 "Conda" , Python 版本按个人需求选取, 最重要的是要指定正确的 CUDA 版本来适配前面查询到的结果。点击 “Run this code” 后会给出一行或多行 conda install 命令用于终端执行。 ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=XX.X -c pytorch ``` 注意替换上述代码片段里的 XX.X 成实际需要安装的具体 cuda 工具集版本号。 #### 执行安装命令完成设置 复制从官方网站获得的确切安装语句粘贴至已经启动好的 anaconda prompt 中运行它来进行最终部署。等待所有必要的组件被正确加载完毕之后即表示整个流程结束。 #### 测试安装成果 可以通过简单的测试脚本来验证新安装的库能否正常调用 GPU 资源: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available.') else: print('CUDA not found or unavailable.') ``` 如果一切正常,则应该看到输出显示 CUDA 可用的信息;反之则可能存在问题需要排查解决[^2]。
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