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学习Pytorch框架，环境成为了我们第一个挫折，让我们的学习欲望“胎死腹中”是我最不愿意看到的！
1. 安装Anaconda
https://www.anaconda/
最后Finish就完事~
cmd进入刚刚指定的目录下的Lib
尝试conda -V命令查看conda版本号
使用conda activate激活anaconda基础环境
使用python -V查看当前anaconda的Python版本号
2. 安装CUDA Toolkit
先进入https://pytorch/查看pytorch支持的版本，因为CUDA Toolkit版本可能已经到了11.8
为了让版本匹配上，我们可以保守选择CUDA 11.6
然后进入https://developer.nvidia/cuda-toolkit-archive查看历史版本的CUDA Toolkit
根据自己的系统情况下载
安装CUDA
基本上就是默认安装！
可以看到安装的目录是C:\Users\Adminstrator\AppData\Local\Temp\CUDA
cmd进入控制台输入nvcc -V查看自己的CUDA是否安装成功!
3. 离线安装PyTorch
进入https://download.pytorch/whl/torch_stable.html搜whl包
快捷Ctrl+F开启查找
这边建议先安装torchvision再看torch的版本号
参考步骤1，激活环境下的cmd，用conda create -n pytorch python=3.8命令创建一个名为pytorch的环境
创建好环境后用conda activate pytorch进入pytorch环境
OK，现在找到刚刚下载的包的路径，我这边是D:\torch_whl下
这边首先通过命令下载torchvision，pip install ［touchvision你的whl完整名］
可以看到第一个pillow2.5MB，还是可以下载的，但是第二个torch包就太慢了，我们Ctrl+C取消掉，但可以看到他要下载的torch版本号是1.12.1的
我们再去https://download.pytorch/whl/torch_stable.html搜torch的whl包
下载torch包会比较慢会有点慢，可以在https://download.pytorch/whl/后加上它
即https://download.pytorch/whl/cu116/torch-1.x.x%2Bcu116-cp38-cp38-win_amd64.whl用注：迅雷下载会更快！
安装好之后
输入命令pip install torch-1.12.1+cu116-cp38-co38-win_amd64.whl离线安装torch
看到Successfully的时候，好了！接下来用pip list查看我们安装的包，如下：
4. Pycharm环境配置，测试torch程序
输入代码测试一下吧~
import torch
print(torch.__version__)
print('gpu', torch.cuda.is_available())
自己也是一路跌跌撞撞过来的，原创不易，感谢支持~
版权声明：本文标题：pytorch环境搭建(GPU)+Anaconda+CUDA+离线安装 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://www.elefans.com/dongtai/1727553444a1120777.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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