1. 检查Anaconda是否安装
- 输入以下指令检查anaconda是否安装
C:\Users\Jon.SCORPIONE>conda -V
conda 4.10.1
- 如果没有出现以上提示，则证明没有安装
- 如果没有安装请参考这篇Anaconda的安装教程：Windows下，Anaconda安装教程（保姆级）
2. 检查CUDA和CuDNN是否安装
- 如果需要GPU进行训练，需要安装计算框架CUDA和深度学习工具包cudnn，输入以下指令安装
C:\Users\Jon.SCORPIONE>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jun__2_19:25:35_Pacific_Daylight_Time_2021
Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.48
Build cuda_11.4.r11.4/compiler.30033411_0
- 如果没有出现以上提示，则证明没有安装
- 如果没有安装，请参考这篇安装教程：Windows下，Cuda和cudnn安装教程（保姆级）
3. 创建专属Pytorch-GPU的虚拟环境
- 输入以下指令，创建一个Python解析器为3.7版本的Pytorch-GPU专属的虚拟环境
(base) C:\Users\Jon.SCORPIONE>conda create -n pytorch_gpu python=3.7
- 激活环境
(base) C:\Users\Jon.SCORPIONE>conda activate pytorch_gpu
(pytorch_gpu) C:\Users\Jon.SCORPIONE>
4. PyTorch 安装
- 进入官网：https://pytorch.org/get-started/locally/
- 选择适合自己的cuda版本，根据自己的cuda版本，此cudatoolkit版本必须低于我们已经安装的cuda版本号，例如，我安装是的11.4的cuda版本，所有这里我可以选择11.3 版本的cudatoolkit，
- 复制以下命令到我们新建的虚拟环境中。
(pytorch_gpu) C:\Users\Jon.SCORPIONE>conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
- 输入以下指令检查torch是否安装成功，返回True则证明安装成功
(pytorch_gpu) C:\Users\Jon.SCORPIONE>python
Python 3.7.11 (default, Jul 27 2021, 09:42:29) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>>
- 如果需要使用jupyter在这个环境中，则输入以下指令安装ipykernel
(pytorch_gpu) C:\Users\Jon.SCORPIONE>pip install ipykernel