Pytorch安装，这一篇就够了，绝不踩坑

在pytorch安装时踩到了不少坑，看了好多博客，最后整合了一份不会踩坑的安装教程，主要是参考各个博主的内容，从零开始安装pytorch，分享给大家！

因为这篇文章是整合各个链接，所以我自己可能写的比较简略，只是为大家提供一个流程，解释的不明白的就点进各位大佬的博客详细看就可以了。

最重要的是：这些链接我会提示你只看指定的位置，不是全部，不是全部，不是全部！

首先在安装pytorch之前，先要安装CUDA，因为一般我们都是用GPU去跑深度学习程序。

cuda安装参考链接：https://blog.csdn.net/Mind_programmonkey/article/details/99688839

安装CUDA时，先看电脑上有没有独立的NVDIA显卡，在设备管理器中查看，如果显卡支持，接下来到回到桌面，右键-NVDIA控制面板-帮助-系统信息，你会看到下图

红色的箭头就是显卡驱动程序版本号，接下来点击组件

这个也就是你最高支持的CUDA版本，目前我这里是11.6，但是我建议大家不需要装最新的，因为目前不容易找到11.6的配套内容，如torch版本等，我有些同学在win11的系统上下载的11.6版本的CUDA，后来发现其他资源不好找，索性又重新换，来回很麻烦，其实低一点点的版本是一样用的，所以我建议还是装前几个版本就够用，下面我用11.3举例

CUDA下载链接：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

点开后点11.3这里，如果下载其他版本的，也是直接点版本就可以

跳转页面如上图选择就可以了，选择后点击下载，下载好后点安装，安装过程大家可以参考我上边分享的CUDA安装的博客，非常详细，安装完以后，接下来就是配置环境变量了，我配置环境变量并没有使用这个up主的方法，而是用的下面这一篇，更详细一些

CUDA环境变量配置

win10下CUDA和CUDNN的安装（超详细）！亲测有效！_没有人喜欢一个人的博客-CSDN博客_cuda安装

下面附上我的环境变量配置

因为我安装了两个版本的CUDA，所以多了一行，大家按11.1样式就可以，这里咱们用11.3举例是一样的，主要是去文件结构下把这些原封不动的粘贴到变量值就可以

然后PATH变量是这样的

我这里太乱了，大家看上文博主规范的就好

注意这个博主箭头这里的目录结构应该和大家不一致，这是他自己创建的文件结构，我建议第一次安装的同学默认c盘，不太能出错

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.1

我的路径大概是差不多这样的结构，只要你是默认安装，应该就是这样的，注意一个是Program Files，另一个是ProgramData

到此，cuda就安装好了，记得用博客中的命令行验证安装是否正确，接下来，要安装一个cudnn，参考这个链接，和上文那个是同一篇

win10下pytorch-gpu安装以及CUDA详细安装过程_mind_programmonkey的博客-CSDN博客_pytorch-gpu安装

cudnn下载链接

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

点开之后是这样的

我们点击箭头这个

安装windows就可以，安装cudnn需要一个NVDIA账号，按照流程注册一个就好，需要用到邮箱

下载之后，解压缩，将压缩包里面的bin、clude、lib文件直接复制到CUDA的安装目录下，直接覆盖安装。

就是这几个放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1这个目录下，你自己的和我的可能版本号不一样，按你自己的文件结构来就行，覆盖安装

好的，CUDA和cudnn这里就告一段落

然后我们需要下载anaconda，这是一个管理python环境的东西，有了这个，干啥都很方便，这个还是安装非常简单的，我附上一个b站的视频链接吧，跟着大佬一步步做就可以了

Anaconda和pycharm安装教程

【python编程环境安装】全网最详细python环境安装。pycharm和anaconda手把手安装教学。_哔哩哔哩_bilibili

pycharm是一个python编程软件，应该大家都会用到

装好anaconda后，我们来到开始界面，找到这个

点开以后就是命令行，现在我们要建一个Python的虚拟环境来安装pytorch，输入

conda create -n PyTorch python=3.9

这个就是创建环境的语句，这个PyTorch只是一个环境名，自己起就行，建议不要太繁琐，我自己的就叫做kpytorch，然后python版本这里都可以3.8，3.9没什么限制，创建好环境以后，输入activate kpytorch（这个kpytorch就是你的环境名）就到了你的虚拟环境中了，这时输入python就能显示python版本号，进入python编程模式，如果要退出，输入exit()就可以。

接下来一般的安装教程都会让大家去找pytorch的官网，利用网址和镜像源去安装，但是我身边的同学们用这种方式出现了各种各样的错误，所以我建议大家用离线安装：

首先从这个链接下载torch和torchvision

下载链接：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

下面这个链接是torch和torchvision的对应关系查询，我下边也附了一张常用图，你的这两个东西的版本和python版本，cuda版本都必须对应好

https://github.com/pytorch/vision#installation

点开下载链接是这样的

往下找，按照cuda11.3举例和python3.9举例，你需要找到

这几个都要对应好，cu113就是cuda11.3，绿色箭头是torch版本，蓝色39就是python版本3.9，然后都有linux和windows两种，选择Windows版本，根据你自己的各个版本去下载对应的whl文件

然后按照torch和torchvision那张图去找你对应的python版本，比如torch1.10.0对应的torchvision版本就是0.11.1

按照上边对应的方法，选择这个就是正确的，下载好两个whl文件后，用anaconda Prompt切换到你的虚拟环境，就是上文那个命令行，在你的虚拟环境中切换到你两个whl文件的安装目录，用cd切换应该都会吧，重点来了：anaconda是不能整体路径切换的，必须要一层一层切换，具体解释看下面这个链接

Anaconda切换盘符不成功：https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/88839479

还是用我的举例，注意细看我切路径的方式，我的whl文件就放在D盘的搜狗高速下载中

然后最后一句，在文件名前加pip install去安装这两个文件，是两个文件，都安装完后，就大功告成了

最后验证一下

import torch
torch.cuda.is_available()

这样就OK了

第一次写博客，不知道是否有遗漏的内容，如果大家中途卡在某一步，可以在下方评论

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