Win10+Python3.9+GPU版pytorch环境搭建最简流程

大家好，我是Mr数据杨。今天要谈的是如何指挥Python和Pytorch的"三国"军队，一同开疆辟土。

需要最先确定"君主"也就是Python的版本。正如刘备选择了蜀，你也得选择一个能最大程度利用现有资源的Python版本满足需求。

需要一个"大将"，这个角色就是NVIDIA。要配置这位大将就如需要为关羽配备青龙偃月刀一样，才能让其在战场上尽其所能。“猛将"Pytorch。配置他如同为张飞选择一匹千里马，让他在战场上如虎添翼。至于"轮子配置”，这是军团需要的运输工具，可以比作诸葛亮的木牛流马，一次配置，长久使用。

有两种配置的方法"轮子安装法"就像赵云单骑救阿斗，高效直接。而"傻瓜安装法"则是庞统百步穿杨，易懂易行。通过"GPU验证"来确认军队是否整装待发，就如同每一次出征前的点兵一样，确保可以顺利开始我们的AI征程。

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Python 版本选择

建议直接安装Anaconda，选择自己需要版本即可。也可以直接前往 Python 官网下载 Python 3.x 的安装包。运行安装程序并按照提示进行安装。在安装过程中，请确保勾选“Add Python to PATH”选项，以便在系统环境变量中添加 Python。
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NVIDIA 配置流程

打开NVIDIA设置显卡开发者模式，按照图中显示配置即可。
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确认NVIDIA显卡系统信息，自己要记不住用个小本本记录一下 12.1.68 这串数字就可以了。

安装 cuda，点击 NVDIA官网下载，选择对应的版本。例如之前的显卡版本信息是 12.1.68 则选择 12.1.x 即可以此类推。
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点击下载选择安装程序，该程序和之前的必备程序对应。
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下载完之后点击安装安装就行了。
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点击程序解压到任意位置，安装后临时文件会自动清除，进入安装程序一直点下一步默认安装就行了。
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cuDNN安装，点击 NVDIA官网下载，选择对应的版本。这个地方要注册，使用QQ或者微信联合登录即可。选择刚才的CUDA版本，下载压缩包。

下载完之后解压缩该文件夹打开即可。

解压下载的 cuDNN 压缩包，并将解压后的文件（包括 cuda\bin、cuda\include 和 cuda\lib 目录下的文件）复制到目录 xxxx\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1 目录下。
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cuda 、cuDNN 环境配置，复制下面的内容到环境变量即可。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\extras\CUPTI\lib64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\include
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Pytorch 配置流程

不论是gpu还是cpu版本，先去Pytorch官网找相应命令在首页找到如下的界面，根据自己的cuda版本去选择，在command一栏就会出现安装命令。

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因为首页推荐的都是最新的，当找不到适合自己cuda版本的torch安装命令，就点previous version链接。
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打开cmd命令，必须是管理员身份执行上面的命令，否则一定不会安装成功。
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执行命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch进行安装cudatoolkit，这里需要更换成你自己匹配的版本号。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
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执行cmd查看输入conda list获取安装列表。出现这个包就证明安装成功了。整个过程大概要20分钟左右，并且有可能由于网络原因安装失败，要多试几次。

这个时候查看torch显示gpu不可用状态。

Pytorch 轮子配置

离线whl安装方法

whl 轮子包下载，根据CUDA选则轮子的版本。其中cu表示GPU版本，cpu表示CPU版本。版本匹配明细，torch、torchvision、python版本不匹配程序是跑不起来的。

torch	torchvision	python
main / nightly	main / nightly	>=3.7, <=3.10
2.0	0.15	>=3.8, <=3.11
1.13	0.14	>=3.7.2, <=3.10
1.12.0	0.13.0	>=3.7, <=3.10
1.11.0	0.12.0	>=3.7, <=3.10
1.10.2	0.11.3	>=3.6, <=3.9
1.10.1	0.11.2	>=3.6, <=3.9
1.10.0	0.11.1	>=3.6, <=3.9
1.9.1	0.10.1	>=3.6, <=3.9
1.9.0	0.10.0	>=3.6, <=3.9
1.8.2	0.9.2	>=3.6, <=3.9
1.8.1	0.9.1	>=3.6, <=3.9
1.8.0	0.9.0	>=3.6, <=3.9
1.7.1	0.8.2	>=3.6, <=3.9
1.7.0	0.8.1	>=3.6, <=3.8
1.7.0	0.8.0	>=3.6, <=3.8
1.6.0	0.7.0	>=3.6, <=3.8
1.5.1	0.6.1	>=3.5, <=3.8
1.5.0	0.6.0	>=3.5, <=3.8
1.4.0	0.5.0	==2.7, >=3.5, <=3.8
1.3.1	0.4.2	==2.7, >=3.5, <=3.7
1.3.0	0.4.1	==2.7, >=3.5, <=3.7
1.2.0	0.4.0	==2.7, >=3.5, <=3.7
1.1.0	0.3.0	==2.7, >=3.5, <=3.7
<=1.0.1	0.2.2	==2.7, >=3.5, <=3.7

下载完成后本地pip install 安装。

pip install .\torchvision-0.13.1+cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install .\torch-1.10.2+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl
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在线安装方法

直接进入 Pytorch 命令行安装，复制你需要的pip安装命令即可。例如需要torch1.10.1版本的GPU配置，执行下面的命令。其中有+cu的部分是GPU版本的安装命令。
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我的系统环境是RTX4090，python3.10，可以使用下面名命令进行安装。执行命令pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118进行安装。

pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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Pytorch GPU验证

安装完成之后再次验证，执行下面的命令，显示True即证明可以使用GPU使用pytorch了。

import torch
print(torch.cuda.is_available())
False
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原文地址：https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/126794804