win10安裝pytorch-gpu

零、準備工作

機器配置：

• conda 4.8.2
• python 3.7
• GTX 1060
• CUDA 9.1

筆者已經安裝好了anaconda，但是需要將anaconda的相關路徑設置到環境變量中。包括如下環境變量：

一、使用conda安裝，但是通過清華鏡像下載

需要在cmd中輸入如下命令，將清華鏡像添加到Anaconda的channel中

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

在這裏有個坑

官網提供的命令爲：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

其中，-c pytorch參數指定了conda獲取pytorch的channel,在此指定爲conda自帶的pytorch倉庫。因此，只需要將-c pytorch語句去掉，就可以使用清華鏡像源快速安裝pytorch了。 

二、安裝cuda

從上一部開始，在pycharm中寫測試程序就應該可以成功了，我的結果顯示是1.1.0和0.3.0。

import torch
import torchvision

print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)

筆者不知道cudatoolkit到底代表什麼意思，所以又將cuda和cudnn裝了一遍

選擇CUDA進行安裝即可，點擊此處，我選擇的是Toolkit9.1

 這裏的Version只有10和8.1可以選，我選擇的是10。

安裝中選擇自定義安裝，取消勾選VS Integration，因爲我已經安裝好了VS

最後就是配置環境變量

 

三、安裝cudnn

點擊此處，選擇下載download cudnn，但這裏需要你註冊一個賬號，然後進行問卷之後纔可以進行下載頁面，我選擇的是CUDA9.0，比CUDA的版本稍低一點。

下載之後，解壓縮，將CUDNN壓縮包裏面的bin、clude、lib文件直接複製到CUDA的安裝目錄下，直接覆蓋安裝即可。我CUDA的安裝目錄是默認目錄，即 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1

最後在pycharm下寫測試程序，我的輸出顯示True，至此就安裝完成。

import torch
 
print(torch.cuda.is_available())