集显安装pytorch教程，cuda和cudann环境配置torch-GPU版本看这一篇就够了-Toy模板网

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集显看最下面

首先GPU安装教程

1.安装Anaconda（这个是可以安装环境和前置的软件)，这个网址是清华源下载，可以去官网下载

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

2.安装CUDA（这个是显卡驱动，需要安装好以用显卡计算，缩短运行时间）（cuda要低于显卡的cuda支持的最高版本，假设显卡支持11.7，cuda就只能选11.7以下的）（集显这步不用了，驱动是最新的也可以跳过应该，自己查一下）

Developer Download Centers | NVIDIA Developer

3.安装cudann（对应cuda版本选择，下载需要账号，没有账号的自行注册）

cuDNN Archive | NVIDIA 开发者

4.官网安装pytorch（这个是我要安装的东西）（cuda版本要选对，集显选中央处理器）系统选win10，还是win11看自己系统

Start Locally | PyTorch

官网安装命令长这样

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

如果有提子可以快速装上。没有的就需要手动，不然大概5个小时安装上，我之前安一个朋友的花了一天半，当时不知道手动安装，也不知道怎么上提子。

5.手动安装pytorch

安装pytorch时可能会遇到速度慢，这是官网的下载链接，下载下来是whl文件，cd到对应位置手动安装

https://download.pytorch.org/whl/torch/

下载到本地安装大概5分钟。

如果有不会安装的朋友欢迎在评论区提问。

pycharm里面要更改为conda环境，点这个然后换成这个（根据自己anaconda安装位置）。可用于所有项目建议勾选。

集显安装pytorch教程，cuda和cudann环境配置torch-GPU版本看这一篇就够了

运行测试代码

import torch
 
print(torch.__version__)
 
print(torch.cuda.is_available())#打印判断是否有GPU的结果
print(torch.cuda.device_count())#打印GPU的数量

会打印出来版本和True就是安装成功

今天2023/02/08闲来无事看看评价，结果很多人在问。所以将文章进行更新一下。库要与时俱进，文章也得经常更新才行。

集显的答案

首先，集显不能安装cuda和cudann，直接打开anaconda终端或者pycharm终端输入下面代码

1.配置清华源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

按回车

2.然后输入

pip install torch

按回车

就两步，集显就完成了。就是这么简单。小项目建议直接CPU版本就好。能跑的程序就别折腾。

import torch
 
print(torch.__version__)

新建python程序输入代码import torch，运行不报错就是安装成功了。

更新时间：2023/02/08文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-431153.html

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