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~~~~