pytorch两种方法安装_下载的pytorch怎么安装-程序员宅基地
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一、序言
请先看第六大步。
安装pytorch与cuda之前，最好已经安装anaconda、pycharm软件，因为作为相关专业的话，这两个软件为必要条件。其中，anaconda、pycharm及cuda软件安装网上满天飞，大家自己在网上自己搜索安装一下即可。
因为前面几个软件一般不会安装出错，来网上查找的是pytorch安装或者查找pytorch安装不成功，故下面着重介绍pytorch的安装，其他的安装教程只贴出笔者用过的网站教程。
二、安装anaconda
这里网上的教程很多，这里就只贴出一个参考博客：
(68条消息) Anaconda超详细安装教程（Windows环境下）conda安装菜鸟1号！！的博客-程序员宅基地
注意，anaconda中已集成python，不用单独安装python，在此之后，若有其他安装python的部分，省略这部分。
三、安装pycharm
这里网上的教程很多，这里就只贴出一些参考博客，安装教程如下：
步骤1：安装pycharm ：全网最详细pycharm安装教程 - 知乎 (zhihu.com)
步骤2：pycharm与anaconda关联：(68条消息) 在PyCharm中配置使用Anaconda环境pycharm使用anaconda环境TK · X的博客-程序员宅基地
步骤3：anaconda创建虚拟环境：(68条消息) Anaconda创建虚拟环境+Pycharm使用Anaconda创建的虚拟环境_Icy Hunter的博客-程序员宅基地
注意，（3）可不创建，但最好创建，便于我们配置不同的python环境，防止以后我们做项目时里面的包杂七杂八，造成混乱。而且这三个最好都做。
四、安装cuda以及cudnn
这里网上的教程很多，这里就只贴出一些参考博客，安装步骤如下：
步骤1：查看英伟达显卡型号：深度学习GPU环境CUDA详细安装过程（简单快速有效） - 知乎 (zhihu.com)
步骤2：安装cuda以及cudnn ：(68条消息) Cuda和cuDNN安装教程(超级详细)cuda安装jhsignal的博客-程序员宅基地
注意，我们要安装显卡支持的相对应的cuda以及cudnn。
五、安装pytorch
网上主流有两种安装方法，且大家安装这个一定是找GPU安装版本的，故只介绍pytorch的GPU版本安装方法，经过笔者试验：
针对于游戏本电脑：网上经典的安装方法即可，即第一种方法。
针对于轻薄笔记本：网上经典的安装方法大部分会由于轻薄笔记本显卡的问题安装不成功或者安装了不能用，故为下面的第二种方法，即gpu版本的安装方法
方法1
直接进入pytorch官网，再选择pytorch版本是选择gpu版本即可，这种方法缺点就是不能百分百成功。下面给出一个参考博客：(68条消息) 安装PyTorch详细过程pytorch安装MC云鸷骚峰的博客-程序员宅基地
方法2
我们现在的大部分同志想安装的是gpu版本的pytorch，但是对于方法1直接进入pytorch官网安装的话，会出现由于网速慢或者可能是电脑的问题，官网它会默认给你安装cpu版本，而不是gpu版本，这就有违我们的意愿，这里给出一篇安装gpu版本绝对成功的办法：
步骤1：依据第四大步查找且安装的cuda的型号，去官网寻找对应的pytorch，相信大家会看显卡型号吧，不会往前看。例如版本为10.2，如下：
步骤2：去pytorch官网查看对应版本的gpu版本的pytorch，找出torch、torchaudio、 torchvision三个文件对应的版本号，即下图。
步骤3：进入安装pytorch的离线包安装网站，分别找到对应型号的torch、torchaudio、 torchvision三个whl文件，注意三个whl文件里要是带cu符号的，这才是gpu版本的，到现在，我们已经得到了安装pytorch的三个文件，网站为https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，网站如下图。
步骤4：打开anaconda的Anaconda Prompt，进入自己创建的虚拟环境或者它本身的环境也行。
步骤5：分别执行三个命令pip install （自己下载的三个文件），顺序为torch、torchaudio、torchvision的whl文件，注意要完整带上文件名，如下例。
pip install cu102/torch-1.10.0%2Bcu102-cp39-cp39-win_amd64.whl
步骤6：验证gpu版本安装是否成功，请自行百度。
方法2在电脑有显卡支持的状态下一定是会安装成功的，安装不成功可以回看其他软件的环境和步骤是否正确，即可解决。
六、忠告建议
（1）首先再此之前，先搞懂anaconda、pycharm、cuda、pytorch之间的关系；
（2）最好创建虚拟环境。
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