华硕电脑pycharm安装pytorch全过程（windonws下CUDA10.2+CUDNN8.3+pytorch1.9）亲测可用

2024-05-13 17:14:31

目录

1、安装pycharm 以及anaconda

2、Anaconda创建虚拟环境（此步骤也可以先跳过，安装完cudnn后用命令行创建）

3、查看驱动版本号，安装CUDA、CUDNN

3.1 下载CUDA

3.2 CUDNN的下载

4、安装pytorch

4.1 创建虚拟环境并激活环境

4.2 选择pytorch

1、安装pycharm 以及anaconda

教程参考blog:链接

pycharm有在读学生的话可以申请免费教育报，教育包有报错的话见：链接

其中本电脑安装版本：

pycharm版本：专业版2021.2.3

anaconda版本：1.9.0

python版本;3.9.7

2、Anaconda创建虚拟环境（此步骤也可以先跳过，安装完cudnn后用命令行创建）

其中名称为 pytorch

版本为 3.9.7

location在 C盘

创建完毕后界面

3、查看驱动版本号，安装CUDA、CUDNN

在命令行中，通过nvidia-smi命令查看驱动值、cuda的版本号

上图第一行的Driver Version就是显卡的驱动版本号，在找到这个版本号后，我们就可以通过显卡驱动与CUDA版本对应关系

注意：我们可以向下选择CUDA的版本。不一定说非要一致。

3.1 下载CUDA

首先需要确定电脑是支持cuda的，查询本机显卡是否支持CUDA的安装，是否存在列表中，
网址:CUDA Legacy GPUs | NVIDIA Developer.

如果有下载你想要的cuda版本，我下载的是10.2版。点击进入网址CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer.选择想要下载的版本，进行下载

下载文件为exe可执行文件，点击执行。

然后点击ok安装，安装选项选自定义安装。如果是第一个安装，则直接默认全选。

这一步安装的位置需要截图记录，后面安装cudnn需要使用。

一直到最后结束使用。下面验证安装的cuda是否正确。输入以下命令:

nvcc -V

3.2 CUDNN的下载

官网下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
先注册一个账户并填写完信息.

根据自己的CUDA版本自行选择下载.

根据后面的CUDA版本选择前面要下载的cudnn.

下载后是一个压缩包，解压到当前文件夹。出现一个cuda文件夹。里面包含以下文件：

把这些文件复制下，粘贴到3.1步骤安装cuda的文件路径中。就是这个：

直接粘贴到这个文件夹下面：需要添加环境变量，系统变量->Path中新增C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64

接下来检测cudnn是否成功。
win+r->cmd打开终端，进入cuda的安装目录，找到extras文件下的demo_suite文件夹，运行bandwidthTest.exe

通过，没问题。再运行下 deviceQuery.exe 文件。

显示通过，安装cudnn没问题。

4、安装pytorch

4.1 创建虚拟环境并激活环境

在左下角进入应用，找到Anaconda,进入Anaconda Prompt:

若第二步骤没有创建名为pytorch的虚拟环境，选择python 3.9版本，则输入以下命令创建虚拟环境

conda create -n pytorch python=3.9

注:pytorch是虚拟环境名字，3.9是python版本

激活创建虚拟环境pytorch

conda activate pytorch

4.2 选择pytorch

进入官网：Pytorch官网

因为我们安装的CUDA是10.2版本的，所以我们选择这条命令。继续在激活的pytorch环境下输入这一条命令：

conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

慢慢等待暗转个完毕后输入以下命令验证。

若次过程等待时间较长，可以试下这种镜像下载。较快

pytorch安装-国内镜像源_still_learning的博客-CSDN博客_pytorch镜像

import torch
torch.__version__   //注意是两条_
torch.cuda.is_available()

若显示true则说明万事大吉。

接下来，在pycharm编译器中配置pytorch见下：

链接https://blog.csdn.net/java_pythons/article/details/114943984?spm=1001.2014.3001.5502

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