pytorch 安装 GPU版本 1030也能装

已经安装了anaconda

核实是否为英伟达显卡，我电脑是入门级1030，在英伟达算力表上没有，但是也可以装。

nvidia-smi

1.安装CUDA

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

CUDA 版本根据系统来，不用安装最新版，根据pytorch 支持的来选择。

文件很大，不要安装错了。

新增环境变量，将nvcc.exe所在目录添加至环境变量。

核实是否完成 cmd

nvcc -V

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver

Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation

Built on Fri_Dec_17_18:28:54_Pacific_Standard_Time_2021

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Cuda compilation tools, release 11.6, V11.6.55

Build cuda_11.6.r11.6/compiler.30794723_0

2.安装 cuDNN

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

需要账号，注册就好

将文件复制到CUDA中，插入式组件，为了加速GPU的计算。

3.安装pytorch

Start Locally | PyTorch

在pytorch管网找到对应的pytorch地址

打开anaconda PowerShell prompt

创建pytorch 环境

 conda info -e
# 查看已有的环境

conda create -n pytorch
# 注意不要开vpn

根据自己电脑情况输入pytorch 安装代码，文件有点大，我用的pip ,conda安装太慢。

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

 4.检查是否安装成功

import torch
print("hello {}".format(torch.__version__))
print(torch.cuda.is_available())