Win10如何安装pytorch1.0+CUDA8.0+cudnn

Pytorch1.0正式版安装

1、首先登录官网https://pytorch.org/get-started/locally/，选择你使用的pytorch版本，本人选择了pytorch1.0+cuda8.0版本。由于使用conda指令安装pytorch速度十分慢，因此本人建议选择pip，下方指令会出现类似于“https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-1.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl”的下载地址，然后使用迅雷下载即可。要记住你的下载地址，我的是“G:\torch-1.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl”
下载完成后，进入cmd界面，输入如下指令即可完成安装：pip install G:\torch-1.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl.
2、安装好后Pytorch后，还有个torchvision安装，这个主要集成了一些数据集，深度学习模型，一些转换等，以后需要使用还是很方便的。使用如下指令安装：pip install torchvision.

测试是否安装成功

如果引用torch不报错，即安装成功。

安装Visual C++ 2015 64 bit

进入网址“https://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=48145 ”下载，记得x64和x86都要下载，然后点击安装。如果报错“已有相应产品安装”，很大可能是安装了更高版本的Vc++，比如2017。此时只需将其卸载，然后再点击安装即可。

Cuda Toolkit 8.0安装

首先进入官网“https://developer.nvidia.com/cuda-downloads”。
然后选择相应版本，我的选择为

下面两个安装包都要下载（推荐使用迅雷）

下载完成后点击安装即可。（如果无法点击，只需将其后缀名改为.exe即可）
cuda安装过程中通常会出现如下问题：
解决方案参见该博客，写的非常详细：https://blog.csdn.net/zzpong/article/details/80282814

安装cudnn

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
解压后，将bin、include、lib\x64下的文件分别对应拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit文件夹下的bin、include、lib\x64下。