Pytorch安装【GPU版】

原创 已于 2023-03-15 10:38:43 修改 · 1.8k 阅读 · 24 ·
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#pytorch #深度学习 #人工智能

于 2022-06-16 15:41:03 首次发布
本文档详细介绍了如何在Windows环境下安装PyCharm并配置Anaconda虚拟环境，以及如何在具备独立显卡的条件下安装Pytorch的GPU版本。步骤包括：确保有独立显卡和Pychram，通过Anaconda创建虚拟环境，参照Pytorch官网选择适合的CUDA版本进行conda安装，最后通过测试代码验证GPU支持情况。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章目录

一、安装前提

  1. 安装Pychram或其他IED
  2. 接入一张独立显卡
    在这里插入图片描述

二、安装Anaconda创建虚拟环境并在Pychram中运行

可以参考这篇文章 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43721000/article/details/125312822

三、安装Pytorch及其GPU依赖

进入Pytorch官网，选择对应版本的下载方式
我这里使用的是 windows 下的 conda 安装，CUDA的版本是 11.3
在这里插入图片描述
复制上面的命令粘贴到Pychram命令行运行即可

四、测试

编写测试代码

import torch
print(torch.cuda.is_available())

在这里插入图片描述

安装GPU版本Pytorch（全网最详细过程）
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最近因为需要安装GPU版本的Pytorch，所以自己在安装过程中也是想着写一篇博客，把整个过程记录下来，在整个过程中也遇到了不少的问题，查看了以往别人的一些解决方案，希望能够给遇到同样问题的提供一些参考。如果大家在安装pytorch的时候，并不需要安装gpu版本的，即使用cpu进行训练的pytorch，那么直接在Aanaconda Prompt当中输入以下命令即可：如果是想要安装gpu版本的pytorch，则需要参考以下几个步骤。
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PyTorch的GPU安装方法，有详细的图过程，从显卡驱动到安装成功。
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这我就很疑惑了，后来我在.conda同级的文件.condarc中发现了，我在第二次安装时，anaconda 的路径名是小写，在这个文件后添加导致了错误，你们没有重复安装的经历，应该没有这样的错误。我的机子cuda版本为12.3，算是比较高的那个，但是pytorch官网现阶段只放出了cuda11.8和12.1，建议11.8，因为有的不向下兼容。下载的过程可以看一集甄嬛传（用镜像源的同学肯定不可以），所以还是打开路径下的pkgs文件，你刚才下载的包都在这个路径下。键入conda info查询信息。
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(2020年)用官网condn命令安装时pytorch始终下载不下来。 我用的版本：cuda9.0  python3.6  pytorch==1.0.1     torchvision==0.2.2 由于先安装了cuda9.0，只好安装老版本，最新可以直接在官网对照版本安装 CUDA9.0安装：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 更新源：conda config –add
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1、检查是否具有合适的GPU， 如有则安装Cuda,Cudnn (1)检查电脑是否有合适的GPU 在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本。 (2)下载Cuda 官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2 在https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
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pytorch安装GPU版本
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要安装PyTorch的GPU版本，首先需要确保你的电脑具备支持CUDA的显卡。根据引用中提到的，你的电脑使用的是GeForce MX150显卡，它是支持CUDA的。 接下来，需要按照以下步骤安装PyTorch的GPU版本： 1. 首先，下载并安装适用于你的CUDA版本的CUDA Toolkit。CUDA Toolkit是一个用于支持GPU计算的软件开发工具包。你可以从NVIDIA官方网站上下载与你的CUDA版本相对应的Toolkit。 2. 安装CUDA Toolkit后，打开Anaconda Prompt，输入以下命令来创建一个新的虚拟环境（可选步骤）： ``` conda create --name myenv ``` 其中，"myenv"是你给虚拟环境起的名字，你可以根据自己的需求进行命名。 3. 激活刚才创建的虚拟环境： ``` conda activate myenv ``` 4. 接下来，使用conda命令来安装PyTorch的GPU版本。根据引用中提到的，选择适合你的PyTorch和torchvision版本。例如，如果你想要安装PyTorch的1.4.0版本和torchvision的0.5.0版本，可以使用以下命令： ``` conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=<your_cuda_version> -c pytorch ``` 其中，"<your_cuda_version>"是你所安装的CUDA Toolkit的版本号。 5. 等待安装完成后，就成功安装了PyTorch的GPU版本。 总结一下安装PyTorch的GPU版本的步骤： 1. 确保你的电脑具备支持CUDA的显卡。 2. 下载并安装适用于你的CUDA版本的CUDA Toolkit。 3. （可选步骤）创建一个新的虚拟环境。 4. 激活虚拟环境。 5. 使用conda命令安装PyTorch的GPU版本。 希望这些步骤对你有帮助！
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