手把手教你快速安装gpu版本的pytorch

见贤思齐

最近在win10装torch，发现没有Linux那么便捷，用conda和pip装默认版本都是cpu，而且下载速度很慢。网上的解决方法有好几种，但是初学者可能面临的问题是：我的系统该装哪个版本的？cuda、torch、torchvision以及 torchaudio装哪个版本？以及装了cpu版本的显示torch.cuda.is_available() False该怎么办？那么，方法如下（亲测成功好用）第一步：创建环境（-n+环境名（torch)+python版本（3.10））condacreate-ntorchpython=3.8第二步：了解你电脑的cuda版本，在terminal中输入：nvidia-smi 即可，如下图所示，版本为12.3第三步：去pytorch官网看你的conda适配的torch、torchvision以及 torchaudio版本，这个链接：PreviousPyTorchVersions|PyTorch比你的CUDA低版本的都能安装，看好对应的版本就可以了，不用官网的命令安装（会很慢）第四步：开始安装，鉴于使用conda的各种问题，我们这里不使用conda安装，使用pip安装，根据刚才看好的版本，在创建的torch环境下输入命令：#进入torch环境condaactivatetorch#用镜像源快速安装对应版本pipinstalltorch==2.3.0torchvision==0.18.0torchaudio==2.3.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple第五步：验证torch安装是否成功，importtorch成功说明安装成功，如果torch.cuda.is_available()返回False时，说明装了cpu版本的。不要慌，往下看。第五步：查看torch环境下所有库：condalist可以看到，pytorch是cpu版本的第六步：手动去清华源下载对应的gpu版pytorch，和上面图上看到的cpu的版本保持一致即可Indexof/anaconda/cloud/pytorch/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror比如pytorch版本是1.10.1（需要对应），环境创建时python版本是3.8（需要对应），cuda12.3（比它小的都可以），那么下面几个可以下载，选一个下载，最好装到一个英文路径下。第七步：离线安装刚刚下载的文件#cd到下载的文件目录，例如安装目录是E:\DownloadcdE:\Download#离线安装condainstall--offlinepytorch-1.10.0-py3.6_cuda10.2_cudnn7.6.5_0.tar.bz2最后一步：condalist,查看pytorch是否已经被替换。可以看到替换成GPU版本了再输入torch.cuda.is_available()验证，返回True.大功告成！