文章目录
- 下载.whl文件
- 下载torch的whl文件
- 下载torchvision等的whl文件
- 创建pipenv环境
- 安装
- 加入到Pycharm中
根据自己的cuda 情况，下载和配置好对应的cuda toolkit和cudnn，这个教程已经有很多，下面介绍使用pipenv配置pytorch环境的过程
下载.whl文件
打开pytorch官网，选择你对应的cuda，这里我得到如下命令：
pip3 install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio===0.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
下载torch的whl文件
进入pipenv 环境后，点击该链接https://download.pytorch.org/whl/torch/
根据上面的命令，找到torch==1.10.1+cu113最相近的文件，因为我用的是cuda 11.3的版本1.10.1torch版本，而且我的python 编译器版本为3.9.6，系统为windows，所以这里我选择下载：torch-1.10.1+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl。
类似地，找到你要下载的文件，文件命名的含义为：
- cu113表示cuda 为11.3 版本
- cp39 python 编译器为3.9系列
- windows系统选名字含：win_amd64；linux系统选择名字含：linux_x86_64
下载到你要创建的虚拟环境的目录下面。
下载torchvision等的whl文件
类似地，打开这个地址
选择torchvision，点进去后选择下载与torchvision==0.11.2+cu113相关的whl文件
这里我选择下载torchvision-0.11.2+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl，你需要根据你自己的实际情况选择，具体跟torch的whl文件的选择一样
如果需要配置其他的库如torchaudio等，可以通过类似的方法下载whl，在此不赘述。
创建pipenv环境
安装pipenv(已安装可直接跳过)，输入pip install pipenv
安装后
进入你需要创建pipenv 环境的目录，输入
pipenv install
再输入
pipenv shell
如下图所示
你的pipenv环境所在目录应该具有如下文件，其中Pipfile和Pipfile.lock是创建pipenv环境自动生成的文件
安装
在打开的cmd窗口中输入
pipenv install 你下载torch的whl的文件相对Pipfile所在目录的路径
一般会正常进行安装，如果很长很长时间(20分钟以上)都卡住，请按下回车，看是否有反应；
如果安装成功，接着安装torchvision
pipenv install 你下载torch的whl的文件相对Pipfile所在目录的路径
因为我下载的whl文件和pipfile在同一个目录，这里我输入
pipenv install torch-1.10.1+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl
pipenv install torchvision-0.11.2+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl
最后，输入pipenv graph可检验你是否成功安装。成功安装应显示如下：
加入到Pycharm中
通过pycharm，可以为我们的工程配置pipenv环境，首先把pipenv目录下的四个文件复制到你想要创建工程的位置。
比如我新建一个工程test，复制到该路径如下
然后新建一个空的工程（最好不带解释器），打开pycharm设置界面，选择添加python 解释器，选择Pipenv环境，找到你的pipenv虚拟环境的python脚本所在路径。
这个路径一般情况在你的C盘的个人用户名下面，有一个.virtualenvs的文件夹，选择这个文件夹打开，去找里面的python.exe执行文件
点击确定即可，如果成功，会正确显示你所装的torch版本和torchvision版本。
