Windows GPU版 Pytorch 安装 授渔版
- 准备工作
- 步骤1 Pytorch依赖软件版本确认
- 步骤2 显卡驱动，CUDA，cuDNN更新与安装
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- 步骤2.1 显卡驱动版本检查与更新
- 步骤2.2 CUDA更新或安装
- 步骤2.3 cuDNN文件下载与拷贝
- 步骤3 Pytorch安装
- 安装不成功：解决torch.cuda.is_available为False
搞了好几天遇到了很多问题，所以我会把自己安装的方法总结出来，而不是一步一步按照固定的版本来写，因为框架都在不停的更新中，所以授渔不授鱼。大家follow这个步骤应该无论什么时候都能成功安装。
准备工作
安装Anaconda，python 版本3以上。如果没有，请搜索相关安装教程并完成安装。如果安装了Anaconda就不需要单独安装python。
Anaconda安装知乎链接：(https://zhuanlan.zhihu.com/p/75717350)
查看python版本方式：win+R键后输入cmd打开命令终端，输入。
步骤1 Pytorch依赖软件版本确认
去Pytorch官 (https://pytorch.org/get-started/locally/)，根据自己的需求和系统版本确认所需的CUDA版本。确认后不要关闭 站，步骤3会用到。
- cudabin所有.dll文件 》—复制到—》C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.3bin
- cudainclude所有.h文件 》—复制到—》C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.3include
- cudalibx64所有.lib文件 》—复制到—》C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.3libx64
一般情况下不需要重新配置环境变量，因为重新安装CUDA会直接更新环境变量。
步骤3 Pytorch安装
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win+R键后输入cmd打开命令终端，输入命令创建虚拟环境。需要（y/n）确认时，输入“y”回车即可。这里python=3.8是python版本，可以根据自己已经安装的python版本来选择，Pytorch不支持Python 2.x。查看python版本方式：win+R键后输入cmd打开命令终端，输入。
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进入创建好的环境：
- 在上一步的基础上运行下面这行代码，如果输出“True”，则说明可以使用GPU加速Pytorch.
安装不成功：解决torch.cuda.is_available为False
我之前踩坑是因为用conda安装，所以步骤3里面的第3步，Package一定记得选Pip，用pip安装就是GPU版，用conda是CPU版。
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