本地vscode安装GPU版本PyTorch

操作系统 windows, IDE环境vscode，本地GPU
可以新建一个jupyter文件，运行一些测试代码

• 确保装好显卡驱动

在底下调出终端窗口，默认是power shell，我喜欢用cmd窗口
激活自己的虚拟环境，输入命令 nvidia-smi

• 确保自己安装好了CUDA

在虚拟环境中安装一个jupyter，新建一个jupyter文件，输入以下代码：

!nvcc --version
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安装好之后输入上述代码会显示CUDA版本

• 安装pytorch

去官网复制他的代码运行，通常选择CUDA12.1就行，会兼容之前的版本，如果代码跑不通再下载特定版本。

我用conda的代码会显示一个SSL的错误，我用pip安装会给我装一个cpu版本的pytorch，

import torch
print(torch.__version__)
1
2

他输出结果torch2.1.0+cpu，就是说我装的实际上是cpu版本的，非常的坑。

官方给的代码，可能咱们选的是gpu，实际装上的确是cpu版本，要特别注意 。

我重装了一遍anaconda，（原本建的虚拟环境不会丢，不用担心），解决了SSL错误，用conda把pytorch装上去了。

如果遇到这种SSL certificate错误的，有可能和代理有关，我把代理关了就可以正常装包

安装的时候经常会中断一下让你填yes 还是no，这个时候你可以确定一下要安装的包后缀是cuda还是cpu

顺带提一下，如果你在官网选择安装较老的pytorch版本，注意一下选择conda的还是Wheel的，我选的conda的

• 检验一下是不是gpu版本：

可以直接conda list一下：

或者用jupyter notebook输出一下：