一、判斷顯卡種類

判斷你當(dāng)前電腦的顯卡是NVIDIA（N卡）還是AMD（A卡），Pytorch需要基于NVIDIA的顯卡（N卡）上運(yùn)行，A卡就不行了。

二、安裝CUDA、CUDNN（一定要注意對應(yīng)版本?。。。?/h2>

2.1 安裝CUDA

1.判斷電腦應(yīng)該裝什么版本的CUDA。

方式一：NVIDIA 控制面板中查看

方式二：CMD查看

CMD中輸入：

nvidia-smi

查看到本機(jī)可裝CUDA版本12.0，版本向下兼容，意思就是CUDA 12.0及以下版本的都可以安裝，但一般不建議使用最新版本的，因?yàn)榭赡芎罄m(xù)其他安裝包沒有更新對應(yīng)版本的可以下載，所以最好選CUDA 12.0以前的一到兩個版本，我這里選擇的是CUDA 11.6，可以從pytorch官網(wǎng)（官網(wǎng)：https://pytorch.org/get-started/locally/）中可以看到，目前的CUDA版本一般是11.6和11.7（2023年1月9日）。

2.下載對應(yīng)版本CUDA 11.6（官網(wǎng)地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）

這三個均為CUDA 11.6的安裝包，任意選擇一個，點(diǎn)擊下載。

3.選擇本機(jī)對應(yīng)平臺的CUDA安裝包，我的電腦配置為（Windows 10，64位），下載會有點(diǎn)慢，大概2個G左右。

4.打開exe安裝包，點(diǎn)擊自定義安裝

5.如果你是第一次安裝，盡量全部選擇；如果是以前卸載過重裝，那就只勾選第一個CUDA進(jìn)行安裝，如下：

6.盡量不選擇裝Visual Studio Integration，不然后面會出現(xiàn)問題

7.安裝位置盡量使用默認(rèn)路徑，這里最好截個圖，不然后續(xù)配置環(huán)境變量不知道在哪個文件夾內(nèi)。

8.打開【控制面板】——【程序】——【程序和功能】，查看是否安裝好CUDA程序

9.配置環(huán)境變量

配置4個環(huán)境變量，變量名為：

CUDA_PATH
CUDA_PATH_V11_6
NVCUDASAMPLES_ROOT
NVCUDASAMPLES11_0_ROOT

路徑均為上面截圖的路徑，我的是：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6

10.使用CMD查看CUDA是否安裝成功，命令為nvcc --version或nvcc -V

至此，CUDA安裝成功。

2.2 安裝CUDNN

1.查看已經(jīng)安裝好的CUDA，適配的CUDNN版本是多少（官網(wǎng)：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive），此網(wǎng)址需要注冊，注冊一下登錄然后就可以下載了。

我下載的是v8.6.0，匹配CUDA 11.x版本。
2.下載好的是一個壓縮包，解壓后如下：

包含bin、include和lib文件夾。

3.把這三個文件夾（bin、include和lib）復(fù)制到上面安裝CUDA第8步的同名文件夾中（建議分別把文件夾里的內(nèi)容復(fù)制到對應(yīng)CUDA第8步的同名文件夾中）

就是把解壓后cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive下的bin、include和lib文件夾的內(nèi)容復(fù)制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6的bin、include和lib文件夾內(nèi)。
4.添加環(huán)境變量

在Path變量內(nèi)添加4個路徑：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\libnvvp

5.驗(yàn)證是否配置成功
cmd中依次輸入：

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
cd .\extras\demo_suite
.\bandwidthTest.exe

這樣就是安裝成功了??！

三、安裝Pytorch

Pytorch非常脆弱，必須使用Python版本+PyTorch版本+torchversion版本+torchaudio版本+CUDA版本一一對應(yīng)??！我的電腦裝的是anaconda 3，Python版本為3.9，每個人版本不一樣，裝的東西也不一樣。
1.最好不要去官網(wǎng)使用pip直接安裝（官網(wǎng)：https://pytorch.org/get-started/locally/），因?yàn)檎娴暮芸ǎ袝r候用了鏡像也會因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)問題中途斷開，建議使用我的方法，保證不會因?yàn)殓R像問題或網(wǎng)速問題出錯！

2.官網(wǎng)如上所示，是需要安裝torch、torchvision和torchaudio（自然語言處理最好再下個torchtext），打開后面的url（https://download.pytorch.org/whl/cu116）

3.安裝torch。點(diǎn)擊torch，里面會看到一堆whl文件，你要找個最合適的版本下載。
首先肯定下載最新版，其次必須匹配你的cuda版本，然后Python版本也得合適， 然后操作系統(tǒng)也得匹配，最后，處理器架構(gòu)得合適。
比如我的計算機(jī)是cuda11.6, Python 3.9, Windows10系統(tǒng)64位, 那么就選擇torch-1.12.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl就好了
所以我的torch版本是 1.12.0 后面所有的包都要基于這個版本對應(yīng)的版本進(jìn)行安裝！
4.安裝torchvision。對應(yīng)版本如下表（網(wǎng)址：https://blog.csdn.net/shiwanghualuo/article/details/122860521）

我選擇的是torchvision-0.13.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl進(jìn)行下載
5.安裝torchaudio。安裝版本如下表所示（網(wǎng)址：https://blog.csdn.net/shiwanghualuo/article/details/122860521）

所以我安裝的是torchaudio-0.12.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl。
6.安裝torchtext。安裝版本（網(wǎng)址：https://blog.csdn.net/weixin_45893089/article/details/126533469）見下表：

我下載的是torchtext-0.13.0-cp39-cp39-win_amd64.whl。
7.安裝torch、torchvision、torchaudio、torchtext這四個包，我是把這四個文件夾放進(jìn)了D盤根目錄下，cmd里輸入：

cd d:\
pip install torch-1.12.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.13.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install torchaudio-0.12.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install torchtext-0.13.0-cp39-cp39-win_amd64.whl

安裝成功后，會顯示successful！
8.測試是否安裝成功
cmd里輸入：

python
import torch
torch.cuda.is_available()

顯示True則表示安裝成功！文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-417036.html

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