一、正確安裝符合自己電腦的對(duì)應(yīng)GPU版本的PyTorch之前需要了解三個(gè)基本概念

算力、CUDA driver version、CUDA runtime version

①算力：需要先知道你的顯卡，之后根據(jù)官網(wǎng)表格進(jìn)行對(duì)應(yīng)，得到算力

②CUDA driver version：電腦上顯卡的硬件驅(qū)動(dòng)

③CUDA runtime version：pytorch官網(wǎng)上所顯示的CUDA版本號(hào)

三者之間需要滿足的關(guān)系：
CUDA driver version ≥ CUDA runtime version (即：②≥③)
CUDA runtime version得支持自己電腦GPU所對(duì)應(yīng)的算力(即：②得支持①)

二，查看自己電腦GPU型號(hào)

快捷鍵：Ctrl + Shift + Esc
例如我的是：NVIDIA GeForce GT 640M

建議在此之前先安裝最新版的顯卡驅(qū)動(dòng)，官網(wǎng)驅(qū)動(dòng)下載鏈接

三、轉(zhuǎn)換算力

官網(wǎng)查詢算力對(duì)照表
官網(wǎng)需要翻墻，這里給個(gè)傳送門：NVIDIA顯卡算力查詢
我這里是3.0的算力，(2008年奧運(yùn)限定款電腦 哈哈哈哈)

四、確定CUDA版本所支持的算力

傳送門：不同版本CUDA支持的算力
我這個(gè)是3.0的算力，對(duì)應(yīng)可以選擇9.0-9.2和10.0-10.2的CUDA runtime version

五、查看自己的CUDA driver version

win+R，輸入cmd，打開命令窗口，輸入nvidia-smi
我這里是10.1

(10.1)這個(gè)是CUDA driver version，值要大于CUDA runtime version(9.0-9.2和10.0-10.2)
最終進(jìn)行篩選，CUDA runtime version可以是9.0、9.1、9.2、10.0、10.1，保險(xiǎn)起見，這里選擇10.0的就行了

六、在線安裝自己的GPU版本的pytorch

pytorch官網(wǎng)，找到CUDA為10.0的進(jìn)行安裝
因?yàn)槲业碾娔X比較老，然后選擇之前的版本CUDA進(jìn)行下載安裝

因?yàn)槲业碾娔X算力才3.0，torch v1.3開始將不再支持3.5算力以下的GPU

CUDA runtime version版本10.0找點(diǎn)低點(diǎn)的torch版本，例如pytorch為v1.2.0版本，因?yàn)檫@里是Conda進(jìn)行安裝的，最終確定命令為：
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
這里的-c是下載通道含義，-c pytorch表示從pytorch官網(wǎng)下載，因?yàn)槭峭鈬?guó)的服務(wù)器，一般會(huì)很慢。我們可以看到這條命令其實(shí)是下載了三個(gè)庫， pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0

①在線下載

從清華源進(jìn)行下載（pytorch和torchvision是一個(gè)地址，cudatoolkit是另一個(gè)地址）

conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 

conda install cudatoolkit=10.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

可能遇到的報(bào)錯(cuò)問題

在自己的環(huán)境空間下輸入命令即可
若出現(xiàn)下述問題：CondaHTTPError: HTTP 403 FORBIDDEN for url

嘗試解決方法

最好的辦法就是早上搞，家人們，尤其是早上6點(diǎn)多，網(wǎng)速飛起！！??！像這種下載超時(shí)錯(cuò)誤，一般都能解決！

重置配置文件：conda config --remove-key channels
添加清華源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

之后再次運(yùn)行即可
也可參考博文：Anaconda中下載速度賊慢？

②本地安裝PyTroch

若在線安裝老是出問題多半是服務(wù)器響應(yīng)超時(shí)，那就直接本地下載安裝得了
例如通過torch官網(wǎng)找到的命令為：
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
可以知道需要下載pytorch==1.2.0 和torchvision==0.4.0即可
下載鏈接傳送門

cu100：CUDA10.0
cp36：python3.6版本 需要根直接的python版本號(hào)一致
找到對(duì)應(yīng)的windows64位進(jìn)行下載即可
查找torch==1.2.0和torchvision=0.4.0，python版本按實(shí)際情況進(jìn)行下載即可

下載完成之后，在環(huán)境空間下輸入下面的命令進(jìn)行本地安裝
pip install D:\desktop\torch-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
其中D:\desktop\torch-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl為下載的路徑，這個(gè)是安裝torch-1.2.0

然后再安裝torchvision0.4.0
pip install D:\desktop\torchvision-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

七、驗(yàn)證

環(huán)境空間下依次輸入以下命令
python
import torch
torch.cuda.is_available()
若返回True表示安裝GPU成功
quit()退出編輯器

完結(jié)~~ 撒花~~文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-625650.html

到了這里，關(guān)于GPU版PyTorch對(duì)應(yīng)安裝教程的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！