pytorch GPU版本安装（保姆教程）

ps：要提前安装好Anaconda、pycharm、确保电脑有显卡

GPU安装开始：

1.下载CUDA

CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

进入官网选择一个电脑支持的版本（可以去pytorch官网看看提供哪些版本）

我刚刚去官网看了最新提供

CUDA 11.3的版本 那么我们就下载11.3的版本

下载好后开始安装   自定义安装  就一直下一步就好了

到这里注意一下就好了

等待完成就OK第一步了

2.下载CUDNN

CUDNN下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

这里需要一个英伟达账号 直接注册一个 可以使用QQ邮箱注册

然后下载压缩包  要对应的版本或者高一些的版本

 下载好后解压出来 把解压出来的文件重命名为 cudnn

复制到CUDA的安装路径中

 然后配置环境变量

3.下载pytorch_GPU版本

打开

输入命令

先在Anaconda中建立一个虚拟环境 pytorch_gpu

conda create -n pytorch_gpu python=3.8

激活环境

activate pytorch_gpu

打开pytorch官网

复制命令行到控制台下载 等待一小会就OK

最后验证是否安装成功

在该环境下运行代码

 

import torch

print(torch.__version__)  # 查看torch当前版本号

print(torch.version.cuda)  # 编译当前版本的torch使用的cuda版本号

print(torch.cuda.is_available())  # 查看当前cuda是否可用于当前版本的Torch，如果输出True，则表示可用

 像这样就成功了