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pytorch安装记录
- 1 安装anconda
- 2 安装pycharm
- 3 安装显卡驱动
- 4 根据显卡驱动版本下载CUDA
- 5 cudnn安装
- 6 根据CUDA版本安装pytorch
- 7 pytorch卸载
1 安装anconda
下载地址: https://www.anaconda.com/download#downloads
验证是否安装成功：打开cmd, 输入 conda
验证环境变量是否配置成功，打开cmd，输入 conda --version
创建虚拟环境，如
conda create -n pytorch_1.4_gpu python=3.6
conda create -n pytorch_1.4_cpu python=3.7
2 安装pycharm
下载地址：https://www.jetbrains.com.cn/en-us/pycharm/download/?section=windows
3 安装显卡驱动
下载地址：https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us
查看显卡驱动版本
方法1：NVIDIA控制面板 → 系统信息
方法2：cmd窗口 → nvidia-smi
4 根据显卡驱动版本下载CUDA
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#major-components
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
默认安装位置：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1
cuda安装验证:nvcc -V
5 cudnn安装
地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载后解压
将解压后的3个 文件夹复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1
进入到demo文件夹C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\extras\demo_suite执行两个程序查看cudnn是否安装成功
6 根据CUDA版本安装pytorch
http://pytorch.p2hp.com/
通过图片上链接https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121下载pytorch
通过搜索的方式下载需要的版本，如
如果没有GPU直接下载
注，此处下载的版本需要与anconda中创建的虚拟环境的python版本一致
安装方式：激活虚拟环境，打开下载文件的文件位置，输入：
pip install torch-2.1.0+cu121-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.16.0+cu121-cp39-cp39-win_amd64.whl
验证是否安装成功
import torchprint("hello pytorch {}".format(torch.__version__))
print(torch.cuda.is_available())
7 pytorch卸载
conda uninstall pytorch
conda uninstall libtorch