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本文为转载文章，原文链接为https://blog.csdn/CSDN1683/article/details/107054886

我的电脑是Win10系统64位，安装python3.7.4版本，电脑本身CUDA 9.1，此处下载新版本CUDA 10.2，下载安装pytorch

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  • 一、确定配置
    • 1. 检查电脑系统win10（win还是linux）
    • 2. 确定Python版本
    • 3. 确定显卡，查询CUDA版本
  • 二、CUDA
    • 1. 查询并下载CUDA
    • 2. 下载CUDA
    • 3. 安装CUDA
    • 4. 测试CUDA是否成功安装
  • 三、Pytorch
    • 1. 下载Pytorch
    • 2. pip 安装
    • 3. 测试是否安装成功

一、确定配置

1. 检查电脑系统win10（win还是linux）

找到桌面，此电脑，右击属性查看，我的是win10，64位

2. 确定Python版本

输入python ，回车得出Python3.7.4版本

3. 确定显卡，查询CUDA版本

（1）确定是否有显卡（两种方法）
方法一：右击我的电脑（此电脑），属性，设备管理器，显示适配器

方法二：右击我的电脑（此电脑），管理，设备管理器，显示适配器

记住NVIDIA GeForce 930M，后面用到判断是否可以安装CUDA

此处结果显示有显卡。
（2）查询本身CUDA版本，进入NVIDIA控制面板（2种方法）
方法一：右击桌面空白处，选项中是否有“NVIDIA控制面板”

方法二：Win10搜索并进入控制面板
如果有“NVIDIA控制面板”，直接选择“NVIDIA控制面板”，如果没有“NVIDIA控制面板”，选择“控制面板”进入。

点开右上角的小图标，选择“NVIDIA控制面板”

安装之前是9.1版本，这个是安装之后的版本10.2（电脑下载安装之后，新版本10.2把原来版本的9.1覆盖，提示更新，所以最后只出现10.2版本）

二、CUDA

1. 查询并下载CUDA

查询本机显卡是否支持CUDA的安装，是否存在列表中，
网址:https://developer.nvidia/cuda-legacy-gpus.


在查询中有NVIDIA GeForce 930M的型号，查询结果显示本机支持安装 CUDA。

2. 下载CUDA

点击进入网址https://developer.nvidia/cuda-toolkit-archive.选择想要下载的版本，进行下载

3. 安装CUDA

这里选择了CUDA Toolkit 10.2版本下载，下载完成之后，找到下载位置双击，进行安装，默认安装路径 C:\Users\123\AppData\Local\Temp\CUDA

选择自定义，勾去VS，继续下一步，完成安装


4. 测试CUDA是否成功安装

输入nvcc -V 可以查询版本，结果正确版本则显示成功

三、Pytorch

1. 下载Pytorch

进入官网 https://pytorch/get-started/locally/
如果你当前CUDA版本比较高，可以选择下面的较低版本或者对应版本，最好选择对应版本。

此处说明：我进行了高版本下载，上面提到我的电脑原来的CUDA版本是9.1，由于没有对应的或者最低版本，所以在选择下载了10.2的版本（不影响下载）


复制并打开Run this Command处的网址进行下载
https://download.pytorch/whl/torch_stable.html.

数字名称数字说明
cu102CUDA10.2版本
torch-1.5.1Pytorch版本1.5.1
p37Python版本3.7.4
win_amd64win10系统64位


根据下载了CDUA 10.2版本 ， torch 1.5.1（在pytorch界面选择的时候选择的是稳定版本1.5.1），python版本3.7.4 ，电脑win10系统64位，所以选择下面的对应的torch1.5.1版本和torchvision0.6.1版本

这里我认为选择了最新版本稳定版torch1.5.1版本，就选择了最新版的选择torchvision0.6.1版本

下载完成WHL文件

注意：选择对应的版本进行下载，千万不要下载错误啦！！

2. pip 安装

输入pip install D:\2020\torch-1.5.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
输入pip install D:\2020\torchvision-0.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

输入格式：pip install 路径\文件名字（例如我下载到了D盘的2020文件夹中，格式就是上面的形式）


3. 测试是否安装成功

import torch

  
  
  
  
  • 1
print(torch.__version__)

  
  
  
  
  • 1
print(torch.cuda.is_available())

  
  
  
  
  • 1

最后输出正确的Pytorch版本，调用CUDA为True则正常。

本文标签： 版本系统CUDAPytorchGPU

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