2024最新超详细无痛安装PyTorch，包括下载地址、环境配置与各种避坑指南_pytorch下载教程

一、软件硬件

电脑：系统型号 HP ProBook 450 G8 Notebook PC（HP战66四代）
系统：Win10
软件：已安装python3.10、PyCharm 2022.2.1、Visual Studio 2019

二、参考博客

1. 酷酷的懒虫. Anaconda安装-超详细版(2023). CSDN. 2023,03
2. CtrlZ1. 一篇解决：win10安装CUDA以及GPU版pytorch. CSDN. 2021,05
3. 我是土堆. 最详细的 Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置……[B]. 2022,05

（PS：参考帖下面都会用到，所以放到上面来）

三、下载安装

一共需要安装anaconda+CUDA+cuDNN+PyTorch

（初次安装的友友一步一步慢慢来，需要一定的耐心，可能一天安装不完，如果不成功还要查阅大量博客，PyTorch更新的很快，可能前人的经验一段时间后就不奏效了。）

3.1 下载安装anaconda

每个项目需要的工具包版本不一致，需要构建多个虚拟环境，所以用anaconda解决这个问题。

1. 下载和安装anaconda参考博客[1]，这个不难，所以这里不做过多描述。
2. 配置环境变量
   选择Path路径，点击“新建”或“编辑
   将以下三个环境变量对应地添加或更改。

3.2 下载安装CUDA

CUDA用于将张量或模型移动到GPU上进行计算。

根据博客[2]查询电脑显卡是否支持CUDA以及查询安装哪个版本的CUDA，下面进行具体操作。

1. 在设备管理器中找到电脑GPU型号
   
   或者在任务管理器查看计算机的显卡
   

2. NVIDIA控制面板→帮助→系统信息→组件→3D设置
   找到显卡推荐的CUDA版本
   NVIDIA控制面板找不到可以直接在“开始”搜索“NVIDIA”。
   

3. 下载适合自己系统的CUDA，网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
   我是12.0.1，依次勾选，本地下载。
   

4. 安装
   杀毒软件暂时退出。
   在安装过程中会有两个选择路径的时候。这是第一次的路径选择，这个路径下的文件夹安装完会消失，所以我随便起了个名字。
   
   因为CUDA安装完会自动删除一开始的临时安装文件
   
   
   选择“自定义”
   “自定义安装选项”这里需要注意的是，如果前面没有安装VS，直接安装的这个，需要把CUDA里面的“Visual Studio Integration”取消勾选，否则会安装不成功。我前面已经安装VS2019了，所以就不取消了。
   新版本和当前版本没有版本号的情况下，不用管，默认都勾上。
   安装位置可以不装在C盘，我放在了D盘下，记住自己的安装位置，后面要用！
   
   等待安装
   
   安装完成
   
   

5. 查看系统环境变量
   在系统设置界面搜索“高级系统设置”，点出“系统属性”框
   
   可以看到，CUDA环境变量已经自动加入到系统中。

6. 测试CUDA是否安装成功
   “win+R”快捷键， 输入“cmd”，调出命令行终端，输入“nvcc -V”，返回版本号则安装成功。【注意，nvcc和-V中间有一个空格】
   

3.3 下载cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 的 CUDA 深度神经网络库，可以显著提高训练速度和推断速度。

cuDNN要匹配CUDA的版本，下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
找自己的版本，例如：

注册一个NVIDIA账号就可以下载。
解压后，将这三个文件复制到CUDA的安装目录下。放心粘贴就行，同名文件夹会自动合并。

3.4 下载PyTorch

方法一：官网直下（不推荐，可跳过直接看方法二）

1. 打开PyTorch官网：https://pytorch.org/。如图样勾选，复制最后一行。
2. 打开“Anaconda Prompt”
   
   
3. 先创建一个PyTorch环境，例如：
   conda create -n pytorch python=3
   然后粘贴PyTorch官网那一行地址，回车。
   
   
4. “Proceed([y]/n)?”后面输入“y”
   
   （PS：这个方法我试了好多次不成功，但是有朋友可以成功，懒得镜像的可以这样先试一下。）

方法二：PyTorch镜像加速安装

这个方法参考了视频[3]及其评论区建议，完整视频有些长，感兴趣的可以去看看。
安装pytorch全程在“Anaconda Prompt”中，下面开始具体步骤。

1. 创建虚拟环境
   ● 利用conda create指令创建新的虚拟环境：
   conda create -n 虚拟环境名字 python=版本
   （例如我输入的是conda create -n pytorch python=3.10）
   虚拟环境的名字，如果是自己的电脑，直接起pytorch就可以，共用电脑如果要建立自己的虚拟环境，可以起个自己的名字，比如moonlightpytorch。
   ● 添加镜像加速的一般公式：
   conda create -n 虚拟环境名字 python=版本 -c 镜像地址
   清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
   北京外国语大学镜像：https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
   阿里巴巴镜像：http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
   【Tips：1.创建虚拟环境一般不慢，一般无需镜像加速。
   2.如出现 “Proceed([y]/n)?” 提示，输入“y”后回车。】

2. 删除虚拟环境（如有需要再自行使用）
   删除虚拟环境：conda remove -n 虚拟环境名字 --all
   持久添加通道：conda config --add channels 通道地址
   删除通道：conda config --remove channels 通道地址

3. 创建好虚拟环境后（在“Anaconda Prompt”中输入例如：conda create -n pytorch python=3.10），进入所建立的虚拟环境中，输入conda activate pytorch
   

4. PyTorch官网的地址
   打开PyTorch官网：https://pytorch.org/。如图样勾选，复制最后一行。
   需要说明的是，这里选择的Pytorch的CUDA版本要小于你实际安装的CUDA版本，意思是实际安装的CUDA要兼容这里的PyTorch。

5. 采用镜像方法安装PyTorch （以下请仔细阅读）
   ● CUDA11.6版本以前添加镜像源：
   conda install pytorch -c pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=版本 -c 镜像地址
   （其中conda install pytorch -c pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3是从官网复制的地址）
   ● 镜像地址：
   清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
   北京外国语大学镜像：https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
   阿里巴巴镜像：http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
   南京大学镜像：https://mirror.nju.edu.cn/pub/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
   ● CUDA11.6版本及以后添加镜像源（或者上面方法报错用这个）：
   □ 首先添加清华镜像源（也可以自己添加其他镜像源）：
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
   conda config --set show_channel_urls yes
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
   □ 然后输入命令行：
   conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=版本 -c nvidia
   【Tips：1.安装结束后会有显示 “done”。
   2.如出现 “Proceed([y]/n)?” 提示，输入“y”后回车。
   3.PyTorch，需要安装pytorch，torchvision，torchaudio三个包，都包括在地址里了。】

6. 验证PyTorch是否安装成功
   ● 初步验证
   激活你安装的虚拟环境，例如conda activate pytorch
   
   输入conda list，看有没有pytorch或者torch，有就表示安装成功。
   
   ● 如不放心，可进一步验证
   输入python
   输入import torch
   输入torch.cuda.is_available()
   如果显示True，则表示安装成功了！
   

进行到这里，表示你已经全部安装成功了，祝贺！！！