亲测有效：用conda安装PyTorch（windows、GPU）最全安装教程

使用 Conda 在 Windows 系统中安装 PyTorch 的 GPU 版本

作为一名深度学习爱好者，拥有一个能够充分利用图形处理单元 (GPU) 的 PyTorch 环境至关重要。通过利用 Conda，一种用于包和环境管理的流行工具，我们可以轻松地在 Windows 系统上安装 PyTorch 的 GPU 版本。

先决条件

在我们开始之前，需要确保您的系统满足以下先决条件：

• 安装 NVIDIA 显卡驱动程序
• 安装 CUDA Toolkit 10.1 或更高版本
• 安装 Python 3.6 或更高版本
• 安装 Anaconda 5.2 或更高版本

创建 Conda 环境

1. 打开 Anaconda Prompt 并输入以下命令：

conda create -n pytorch-gpu python=3.7

这将创建一个名为 "pytorch-gpu" 的 Conda 环境，并安装 Python 3.7。

激活 Conda 环境

2. 激活刚创建的 Conda 环境：

conda activate pytorch-gpu

安装 PyTorch

3. 在 Conda 环境中，输入以下命令安装 PyTorch：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

这将安装 PyTorch、Torchvision 和 CUDA Toolkit 10.1。

验证安装

4. 要验证 PyTorch 是否已成功安装，请在 Conda 环境中输入以下命令：

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果输出结果为 True，则表示 PyTorch 已成功安装。

解决 CPU 而不是 GPU 安装问题

5. 如果您在安装 PyTorch 时遇到安装 CPU 而不是 GPU 的问题，请尝试以下步骤：

• 确保 NVIDIA 显卡驱动程序已安装。
• 确保您安装了 CUDA Toolkit 10.1 或更高版本。
• 确保您在 Conda 环境中安装了 PyTorch。
• 在 Conda 环境中，输入以下命令：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

这将设置 CUDA_HOME 环境变量，指向 CUDA Toolkit 的安装目录。

卸载 PyTorch

6. 如果您需要卸载 PyTorch，请在 Conda 环境中输入以下命令：

conda remove pytorch torchvision cudatoolkit

这将卸载 PyTorch、Torchvision 和 CUDA Toolkit。

常见问题解答

• 无法安装 PyTorch，因为找不到 CUDA Toolkit。

请确保您已安装 CUDA Toolkit 10.1 或更高版本。您可以从 NVIDIA 的官方网站下载 CUDA Toolkit。

• 无法安装 PyTorch，因为找不到 Python。

请确保您已安装 Python 3.6 或更高版本。您可以从 Python 的官方网站下载 Python。

• 无法安装 PyTorch，因为找不到 Anaconda。

请确保您已安装 Anaconda 5.2 或更高版本。您可以从 Anaconda 的官方网站下载 Anaconda。

• 在 Linux 系统上安装 PyTorch。

虽然本教程重点介绍在 Windows 系统上安装 PyTorch，但您可以在 Linux 系统上使用类似的步骤。

• 升级 PyTorch 版本。

要升级 PyTorch 版本，请使用 Conda 安装新版本，并确保 conda 频道中包含 pytorch。

结论

通过遵循本教程，您现在应该能够在 Windows 系统上安装 PyTorch 的 GPU 版本。如果您在安装过程中遇到任何问题，请随时在评论区留言。