pytorch用来干嘛的（Pytorch安装，这一篇就够了，绝不踩坑）

在pytorch安装时踩到了不少坑
  
  
  
  
  
  
  
  
，看了好多博客 
  
  
  
  
  
  
  
 ，最后整合了一份不会踩坑的安装教程 


 


 


 


 


 


 


 


 ，主要是参考各个博主的内容
 
 
 
 
 
 
 
 
，从零开始安装pytorch  
   
   
   
   
   
   
   
 ，分享给大家！

因为这篇文章是整合各个链接 

 

 

 

 

 

 

 

 ，所以我自己可能写的比较简略

 

 

 

 

 

 

 

 
，只是为大家提供一个流程                ，解释的不明白的就点进各位大佬的博客详细看就可以了
  
  
  
  
  
  
  
  
。

最重要的是：这些链接我会提示你只看指定的位置 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，不是全部
















，不是全部                        ，不是全部！

首先在安装pytorch之前 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，先要安装CUDA
























，因为一般我们都是用GPU去跑深度学习程序 
  
  
  
  
  
  
  
 。

cuda安装参考链接：https://blog.csdn.net/Mind_programmonkey/article/details/99688839

安装CUDA时                ，先看电脑上有没有独立的NVDIA显卡 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，在设备管理器中查看















，如果显卡支持
  
  
  
  
  
  
  
  
，接下来到回到桌面 
  
  
  
  
  
  
  
 ，右键-NVDIA控制面板-帮助-系统信息 


 


 


 


 


 


 


 


 ，你会看到下图

红色的箭头就是显卡驱动程序版本号
 
 
 
 
 
 
 
 
，接下来点击组件

这个也就是你最高支持的CUDA版本  
   
   
   
   
   
   
   
 ，目前我这里是11.6 

 

 

 

 

 

 

 

 ，但是我建议大家不需要装最新的

 

 

 

 

 

 

 

 
，因为目前不容易找到11.6的配套内容                ，如torch版本等 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，我有些同学在win11的系统上下载的11.6版本的CUDA
















，后来发现其他资源不好找                        ，索性又重新换 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，来回很麻烦
























，其实低一点点的版本是一样用的                ，所以我建议还是装前几个版本就够用 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，下面我用11.3举例

CUDA下载链接：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

点开后点11.3这里















，如果下载其他版本的
  
  
  
  
  
  
  
  
，也是直接点版本就可以

跳转页面如上图选择就可以了 
  
  
  
  
  
  
  
 ，选择后点击下载 


 


 


 


 


 


 


 


 ，下载好后点安装
 
 
 
 
 
 
 
 
，安装过程大家可以参考我上边分享的CUDA安装的博客  
   
   
   
   
   
   
   
 ，非常详细 

 

 

 

 

 

 

 

 ，安装完以后

 

 

 

 

 

 

 

 
，接下来就是配置环境变量了                ，我配置环境变量并没有使用这个up主的方法 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，而是用的下面这一篇
















，更详细一些

CUDA环境变量配置

win10下CUDA和CUDNN的安装（超详细）！亲测有效！_没有人喜欢一个人的博客-CSDN博客_cuda安装

下面附上我的环境变量配置

因为我安装了两个版本的CUDA                        ，所以多了一行 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，大家按11.1样式就可以
























，这里咱们用11.3举例是一样的                ，主要是去文件结构下把这些原封不动的粘贴到变量值就可以

然后PATH变量是这样的

我这里太乱了 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，大家看上文博主规范的就好

注意这个博主箭头这里的目录结构应该和大家不一致















，这是他自己创建的文件结构
  
  
  
  
  
  
  
  
，我建议第一次安装的同学默认c盘 
  
  
  
  
  
  
  
 ，不太能出错

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.1

我的路径大概是差不多这样的结构 


 


 


 


 


 


 


 


 ，只要你是默认安装
 
 
 
 
 
 
 
 
，应该就是这样的  
   
   
   
   
   
   
   
 ，注意一个是Program Files 

 

 

 

 

 

 

 

 ，另一个是ProgramData

到此

 

 

 

 

 

 

 

 
，cuda就安装好了                ，记得用博客中的命令行验证安装是否正确 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，接下来
















，要安装一个cudnn                        ，参考这个链接 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，和上文那个是同一篇

win10下pytorch-gpu安装以及CUDA详细安装过程_mind_programmonkey的博客-CSDN博客_pytorch-gpu安装

cudnn下载链接

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

点开之后是这样的

我们点击箭头这个

安装windows就可以
























，安装cudnn需要一个NVDIA账号                ，按照流程注册一个就好 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，需要用到邮箱

下载之后















，解压缩
  
  
  
  
  
  
  
  
，将压缩包里面的bin
  
  
  
  
  
  
  
  
、clude 
  
  
  
  
  
  
  
 、lib文件直接复制到CUDA的安装目录下 
  
  
  
  
  
  
  
 ，直接覆盖安装 


 


 


 


 


 


 


 


 。

就是这几个放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1这个目录下 


 


 


 


 


 


 


 


 ，你自己的和我的可能版本号不一样
 
 
 
 
 
 
 
 
，按你自己的文件结构来就行  
   
   
   
   
   
   
   
 ，覆盖安装

好的 

 

 

 

 

 

 

 

 ，CUDA和cudnn这里就告一段落

然后我们需要下载anaconda

 

 

 

 

 

 

 

 
，这是一个管理python环境的东西                ，有了这个 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，干啥都很方便
















，这个还是安装非常简单的                        ，我附上一个b站的视频链接吧 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，跟着大佬一步步做就可以了

Anaconda和pycharm安装教程

【python编程环境安装】全网最详细python环境安装
 
 
 
 
 
 
 
 
。pycharm和anaconda手把手安装教学  
   
   
   
   
   
   
   
 。_哔哩哔哩_bilibili

pycharm是一个python编程软件
























，应该大家都会用到

装好anaconda后                ，我们来到开始界面 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，找到这个

点开以后就是命令行















，现在我们要建一个Python的虚拟环境来安装pytorch
  
  
  
  
  
  
  
  
，输入

conda create -n PyTorch python=3.9

这个就是创建环境的语句 
  
  
  
  
  
  
  
 ，这个PyTorch只是一个环境名 


 


 


 


 


 


 


 


 ，自己起就行
 
 
 
 
 
 
 
 
，建议不要太繁琐  
   
   
   
   
   
   
   
 ，我自己的就叫做kpytorch 

 

 

 

 

 

 

 

 ，然后python版本这里都可以3.8

 

 

 

 

 

 

 

 
，3.9没什么限制                ，创建好环境以后 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，输入activate kpytorch（这个kpytorch就是你的环境名）就到了你的虚拟环境中了
















，这时输入python就能显示python版本号                        ，进入python编程模式 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，如果要退出
























，输入exit()就可以 

 

 

 

 

 

 

 

 。

接下来一般的安装教程都会让大家去找pytorch的官网                ，利用网址和镜像源去安装 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，但是我身边的同学们用这种方式出现了各种各样的错误















，所以我建议大家用离线安装：

首先从这个链接下载torch和torchvision

下载链接：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

下面这个链接是torch和torchvision的对应关系查询
  
  
  
  
  
  
  
  
，我下边也附了一张常用图 
  
  
  
  
  
  
  
 ，你的这两个东西的版本和python版本 


 


 


 


 


 


 


 


 ，cuda版本都必须对应好

https://github.com/pytorch/vision#installation

点开下载链接是这样的

往下找
 
 
 
 
 
 
 
 
，按照cuda11.3举例和python3.9举例  
   
   
   
   
   
   
   
 ，你需要找到

这几个都要对应好 

 

 

 

 

 

 

 

 ，cu113就是cuda11.3

 

 

 

 

 

 

 

 
，绿色箭头是torch版本                ，蓝色39就是python版本3.9 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，然后都有linux和windows两种
















，选择Windows版本                        ，根据你自己的各个版本去下载对应的whl文件

然后按照torch和torchvision那张图去找你对应的python版本 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，比如torch1.10.0对应的torchvision版本就是0.11.1

按照上边对应的方法
























，选择这个就是正确的                ，下载好两个whl文件后 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，用anaconda Prompt切换到你的虚拟环境















，就是上文那个命令行
  
  
  
  
  
  
  
  
，在你的虚拟环境中切换到你两个whl文件的安装目录 
  
  
  
  
  
  
  
 ，用cd切换应该都会吧 


 


 


 


 


 


 


 


 ，重点来了：anaconda是不能整体路径切换的
 
 
 
 
 
 
 
 
，必须要一层一层切换  
   
   
   
   
   
   
   
 ，具体解释看下面这个链接

Anaconda切换盘符不成功：https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/88839479

还是用我的举例 

 

 

 

 

 

 

 

 ，注意细看我切路径的方式

 

 

 

 

 

 

 

 
，我的whl文件就放在D盘的搜狗高速下载中

然后最后一句                ，在文件名前加pip install去安装这两个文件 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，是两个文件
















，都安装完后                        ，就大功告成了

最后验证一下

import torch torch.cuda.is_available()

这样就OK了

第一次写博客 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，不知道是否有遗漏的内容
























，如果大家中途卡在某一步                ，可以在下方评论