文章目录

  • 前言
  • 一、安装 python
  • 二、安装 cuda + cudnn
  • 二、安装 pytorch
    • 2.1 版本匹配
      • 2.1.1 方法一
      • 2.1.2 方法二
      • 2.2 安装 .tar.bz2
  • 三、验证是否安装成功
  • 总结

前言

本篇文章主要介绍在Windows下 python 3.7 配置 pytorch,帮助需要的朋友避坑

安装 pytorch 需要多个版本适配,本文提供一种使用于python 3.7 和 cuda 的安装方法,同时给出一些处理问题的建议


一、安装 python

python 3.7 是比较稳定的版本,可以根据自己的需求安装,可以参考博客:anaconda安装

  • 补充:anaconda 历史版本仓库

二、安装 cuda + cudnn

参考安装博客:cuda安装

补充:查看 cuda 版本 nvidia-smi

只要下载的 cuda 版本不高于自己显卡支持的版本就行

二、安装 pytorch

2.1 版本匹配

根据自己安装的 cuda 去找对应的 pytorch、torchvision 和 torchaudio

2.1.1 方法一

去 pytorch 官网找对应的版本:官网地址

需要注意的是:torch、torchvision 以及 torchaudio 版本一定要对应,具体看官网给出的版本。比如,cuda 11.8 可以安装 torch 2.0.1 + torchvision 0.15.2 + torchaudio 2.0.2

  • 在换源后复制安装命令进行安装,如这里的 cuda 11.8

    如果顺利的话,这一行命令就可以解决问题,但是可能因为版本不兼容等问题,这里出现的版本可能在仓库中不存在。比如我要安装的 python 3.7 + cuda 11.1 所有给出满足的版本如下:

    cuda 11.1 + pytorch 仓库地址
    仓库地址大家可以根据自己要的 cuda 版本找,如下:

    一般而言在 cmd 中无法下载并报找不到对应版本错误,那么仓库中就没有

2.1.2 方法二

由于 python 3.7 + cuda 11.1 在上面所有版本中都出现了仓库中找不到某一个库的适配版本,比如能找到 torch 1.10.1,但是找不到 torchvision 0.11.2,意味着无法安装。

解决办法

  • 卸载 python 3.7,安装 python 3.8
  • 卸载 cuda 11.1,装一个低版本
  • 都不用卸载,找清华镜像或者国内其他镜像,看是否有适合的版本 torch 的清华镜像



补充:

  • cu102 是指 cuda 10.2
  • py37 是指 python 3.7
  • cudnn 8_0 是指 cudnn 8.*

2.2 安装 .tar.bz2

可以将下载的 .tar.bz2 文件放在 anaconda 的 pkgs 下,并在该目录下打开命令行,安装命令:conda install –use-local 包名


三、验证是否安装成功

cmd 进入 python 环境

import torchprint(torch.cuda.is_available())

总结

运气不好装 torch真的很需要耐心~~~~