pytorch 安装 - tszwh
pytorch 安装
环境
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win10
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NVIDIA CUDA 10.1.236
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python3.6
安装
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根据型号下载后，按照默认设置安装：有两个要取消勾选，一个是 visual studio integration，另一个是你电脑中已有且当前版本比新版本高的组件，安装目录建议默认
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设置环境变量，注意依据实际情况设置；
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\includeC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\bin\win64C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\common\lib\x64 -
测试是否成功，CMD执行
nvcc -V如下则成功
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- 注册账号并下载相应版本；
- 注意科学和谐上网，否则账号不能登录（我的显示存在插件，xxxxx验证不通过）；
- 下载后文件解压替换CUDA安装文件即可；
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安装pytorch
- 开始尝试了
python3.8 + cu102,安装失败； - python3.6下安装成功，命令如下：
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
- 开始尝试了
验证
import torch
def print_hi(name):
# Use a breakpoint in the code line below to debug your script.
print(f\'Hi, {name}\') # Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint.
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available()) # cuda是否可用
print(torch.cuda.device_count()) # 返回GPU的数量
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 返回gpu名字，设备索引默认从0开始
# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == \'__main__\':
print_hi(\'PyCharm\')
如下图则成功：
如果显示True则安装成功
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