Win10安装gpu版本的pytorch

前言：本文主要是介绍windows安装配置gpu版本的pytorch流程（其实过程和在Linux系统上安装几乎一样，就是cuda、cudnn安装教程不同，所以在Linux环境上安装也可以参考本教程）。第一次配置、安装pytorch确实会比较烦，特别是碰到奇奇怪怪bug的时候。我最开始配置的时候也是这样，特别纠结pytorch、cuda、cudnn的版本，恨不得和别人的教程一模一样，但是总会出现各种各样的问题。后面慢慢熟练了，就写篇博客记录一下过程，希望能帮助到有一样需求的朋友。


本博客没有细致到从头到尾傻瓜式教学，例如anaconda安装教程、cuda、cudnn的具体安装教程请自行百度，网上已经有很多优秀的博客（这也是作为程序员的基本素养，相信各位程序员们这个能力还是可以滴~），这里我是把关键的过程走一遍。

1、安装anaconda，方便管理不同版本的python环境

2、创建一个新的conda环境（即python环境）

命令 conda create -n 你的python环境名字 python=xxx（指定版本）
该命令的作用是创建一个conda环境，并自动下载指定版本的python
eg：conda create -n torch python=3.7

3、激活环境

激活环境的意思也就是进入你的torch环境，然后在里面安装pytorch
conda activate 你的python环境名字
eg：conda activate torch

4、安装cuda

a.查看显卡支持的cuda版本

打开 nvidia 控制面板 -> 系统信息 -> 组件，在图中位置可以看到该显卡支持的 cuda版本，图中我自己的英伟达控制面板显示支持的cuda版本是11.1.114，只要去安装和这个版本一样或者比这个版本低的即可（尽量版本接近，别低太多）。我选择的是cuda11.0。

b. 安装 cuda 和 相应的 cudnn

这个百度一下windows安装方法，去官网安装即可
但是需注意：cudnn的版本要和cuda一致，例如我自己笔记本安装的是cuda11.0，那么在安装cudnn的时候就要选择for cuda 11.0（精确到小数点后一位），下载界面选择如下

4、安装pytorch

不论是gpu还是cpu版本，先去pytorch官网找相应命令
https://pytorch.org/
在首页找到如下的界面，根据自己的cuda版本去选择，在command一栏就会给你安装命令

因为首页推荐的都是最新的，当找不到适合自己cuda版本的torch安装命令，就点previous version链接

然后就会出现一系列版本的安装，但不是每个pytorch版本都有支持你的cuda版本的包，自己找对应的，比如我的cuda是11.0，我就用了下面这个命令

注意：当你安装的时候，如果报错，包版本冲突，例如带有conflict字样出现，但是上述步骤都是正确一步一步下来的，你可以尝试换一个pytorch版本，这里我就踩了一个坑，之前找的pytorch1.7.1安装命令也是pytorch官网，一直报错显示版本矛盾conflict。后面就换成了1.7.0，就是图上的命令，结果可以了。（其实官网推荐的版本组合也不一定完全正确，不过大部分应该是没错的，多试试）

5、测试是否安装成功

cmd中激活环境，再输入python进入python编辑器。然后输入以下命令：

import torch #不报错说明pytorch安装成功
torch.cuda.is_available() #返回True就说明gpu版本安装没问题

6、我自己的组合

win10 + pytorch1.7.0 + cuda11.0 + cudnn11.0 + python 3.6.15，之所以把这个写在最后，还是因为开头那段话，如果总是严格按照别人博客的版本组合去安装，你中间不知道会碰到什么乱七八糟的问题，只有自己一步一步来，找到自己显卡支持的cuda版本，去安装cuda，再去安装和cuda版本一致的cudnn（精确到小数点后一位），然后根据自己的cuda版本去pytorch官网找到相应的安装命令，到这个时候再报问题再去根据报的错误解决问题（例如我安装过程中就遇到了包的版本冲突问题，这里我换了个pytorch版本安装）。这样走下来，看似繁琐，但是出了问题就知道问题在哪里了。

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