pytorch gpu版安装(普适稳妥,亲测有效)

发布网友发布时间：2024-09-27 17:31

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热心网友时间：2024-09-30 22:22

经过一系列的资料研究和实践，我整理出一篇关于PyTorch GPU版安装的通用且可靠的指南。

首先，确保检查CUDA版本，通过命令行输入，查看CUDA版本为11.1，确保版本高于10.2是安装的最低要求。

对于安装torch、torchvision和torchaudio，推荐步骤如下：

选择CUDA 10.2版本的组件，如cu102-cp38-cp38-win，以Python 3.8为例。为了避免被自动替换为CPU版本，建议从PyTorch官网下载。
访问download.pytorch.org/whl/，搜索并下载torch 1.10.0（cu102版本），然后在该页面查找对应版本的torchvision（0.11.0）和torchaudio（0.10.0）。
将下载的三个.whl文件（如D:\pytorch_whl）存放在同一目录下，便于管理。

接下来，为了隔离环境，创建一个新的Python虚拟环境。在Anaconda Prompt中，输入如下命令创建一个名为gym_gpu的3.8版本虚拟环境（请根据实际情况调整）：

conda create -n gym_gpu python=3.8

激活虚拟环境：

conda activate gym_gpu

然后，逐个安装.whl文件，确保路径正确，耐心等待安装完成。安装结束后，通过在gym_gpu环境中运行Python，验证安装是否成功，如执行import torch，然后检查torch.cuda.is_available()是否返回True。

在遇到安装问题时，若需删除虚拟环境，可以在base环境中使用conda remove -n my_torch --all（将my_torch替换为你的虚拟环境名称）。