Windows Anaconda Pycharm CUDA 10.2 安装 pytorch 踩坑记录

本文默认读者已安装配置好 Anaconda 和 Pycharm，二者的安装方法网上也有很多，在此不再赘述。

注意电脑是 Nvidia 显卡的才能装 CUDA，本文安装 CUDA 的 gpu 版本。

目录

​​1、查看本机 CUDA 版本​​

​​2、Anaconda 创建新环境​​

​​3、下载对应 torch 并安装​​

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1、查看本机 CUDA 版本

没装 CUDA 的可参考​​这篇博客​​装上。CUDA 的版本是可以自己更新的，不过可更新的最高版本取决于你的电脑硬件。

windows 下常用的查看 CUDA 版本的命令有两条，第一条查看 运行时API 即 Runtime API

nvcc -V

第二条查看 驱动 API 即 Drive API

nvidia-smi

这两条查看 CUDA 版本的结果可能不一致，一般驱动 API 比 运行时 API 的版本高即可，如我的电脑上 Runtime API 为 10.2，Drive API 为 11.2。似乎 Drive API 跟在英伟达控制面板的系统设置里查看的是一样的，指的是可接受的最高版本。我按照 nvcc -V 的结果安装的，即我的电脑上 CUDA 版本为 10.2

查看 CUDA 版本后，需安装对应的 cudnn，去​​英伟达官网​​注册登录后即可下载，注意 cudnn 必须和你的 CUDA 版本对应。

（如已安装 cudnn 可跳过此步）

下载之后，解压缩，将 cudnn 文件夹中的各自的 bin、clude、lib 文件夹中的内容，直接复制添加到 CUDA 的安装目录的对应相同名字的文件夹下即可。

2、Anaconda 创建新环境

打开 Anaconda Prompt，创建一个名为 pytorch_gpu 的 Python 版本为 3.7 的环境

conda create -n pytorch_gpu python=3.7

激活此环境

conda activate pytorch_gpu

注：使用 conda deactivate 退出当前环境，下面的步骤 3 需在激活此环境后进行。

3、下载对应 torch 并安装

torch 是一个库，pytorch 就是在 python 上的 torch。

​​去官网找到自己对应的版本​​

我的是 CUDA 10.2，建议使用 pip 安装，不要使用 conda 安装，我之前就是用 conda 安装的一直报错。

如我在 Windows 下的 CUDA 10.2 选择 pip 安装稳定版，命令为

pip3 install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

如果上面这条命令下载速度太慢，可以用 -i 临时使用清华镜像下载

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 

下载完成后，使用如下命令进行测试，import 成功且 torch.cuda.is_available() 返回 True 则安装成功。