目录

0  写在前面

1  Anaconda下载

1.1  下载

1.2  安装

1.2.1  设置安装路径

1.2.2  两个都勾上

1.3  查看conda版本

2  CUDA及cuDNN

2.1  查看是否可以安装CUDA

2.2  CUDA和Pytorch版本对应

2.3  CUDA下载安装

2.4  cuDNN下载安装

3  Pytorch环境配置

3.1  创建环境

3.2  Pytorch安装

3.3  检验是否安装成功

0  写在前面

1、不用另外安装python

2、要确定自己电脑可以安装GPU版本，可以按2.1节方法看能不能安装GPU版本

1  Anaconda下载

1.1  下载

Anaconda官网下载地址：

https://www.anaconda.com/

 Anaconda向下兼容，如果带的是Python3.9，也可以下载3.8，3.7等

Anaconda清华镜像：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

1.2  安装

我安装的Anaconda版本：4.8.2（带的python是3.7的）

1.2.1  设置安装路径

1.2.2  两个都勾上

上面那个是将anaconda加到系统环境上，就不用自己配置了

下面那个是将anaconda作为python的默认环境

 其他都是默认的

1.3  查看conda版本

打开Anaconda Prompt，输入

conda -V

2  CUDA及cuDNN

2.1  查看是否可以安装CUDA

桌面右键，进入NVDIA控制面板

 系统信息

组件

可以看到CUDA版本号，有就是可以使用CUDA。

2.2  CUDA和Pytorch版本对应

下面列出部分CUDA和Pytorch的对应版本（截至2022.8）

更多对应版本可以在Pytorch官网查看：

https://pytorch.org/

Previous PyTorch Versions：
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

我下的是10.2的，对于的pytorch版本比较多，但有些高版本的Pytorch用不了。

！！ CUDA向下兼容

2.3  CUDA下载安装

CUDA下载地址：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

双击开始安装 

设置路径（我这里装在了E盘）

设置路径，要先在目标目录下创建好文件夹。

（CUDA和CUDA Samples在一个文件夹下好像也行）

进入cmd，输入（可能需要重启一下）

nvcc -V

则安装成功。 

2.4  cuDNN下载安装

cuDNN下载地址：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

（记得是要注册登录的）

找对应CUDA版本下载就可以了 

下载后解压

 将三个文件夹复制对应文件夹下

3  Pytorch环境配置

3.1  创建环境

打开anaconda prompt

新建环境

conda create -n py37(环境名) python=3.7(python版本)

 激活环境

conda activate py37(环境名)

3.2  Pytorch安装

Pytorch安装命令在Pytorch官网获取：

https://pytorch.org/

Previous PyTorch Versions：
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

 在刚才激活的环境下输入安装命令

 清华镜像源（没试过，网上教程很多）：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

3.3  检验是否安装成功

依次输入以下指令：

python
import torch
torch.__version__

 torch检查GPU是否可用：

torch.cuda.is_available()