CPU版本torch与torchvision更换至GPU版本（离线安装）_torchvision gpu

1.进入python环境，输入：
 

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

 得到结果:torch是CPU版本且cuda不可用

 

2.卸载torch和torchvision

#先退出python环境
pip uninstall torch
 
pip uninstall torchvision

 

 

确认卸载后 ，在终端输入

nvidia-smi.exe

以查看Nvidia显卡的CUDA版本

注意右上角的 CUDA Version,此处版本为11.1，对应的torch的版本为cu111

再在终端输入:

python -m pip debug --verbose

以查看自己能安装的wheel版本

 这里选择第一个 cp38-cp38-win_amd64

其中:cp表示python版本3.8，win_amd64表示windows 64位操作系统，结合之前的Cuda版本，

进入https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html下载对应的torch和torchvision以便进行离线安装。

使用Ctrl+F查找到自己对应的版本，注意！torchvision版本要与torch版本对应！如果不了解可以通过下方链接查看：

torch torchvision版本对应关系_torch与torchvision版本_四木小子的博客-CSDN博客

torch1.9.1对应的torchvision版本是0.10.1,如果vision版本下载不符合条件的话pip会自动下载对应旧/新版本

 

 

 

 接下来在终端进入你torch和torchvision目前所在的文件夹

#因为下载地址在G盘，所以先切换到G盘
C:\Users\Administrator> G:
 
G:\>cd G:\下载
 
G:\下载>pip install torch-1.9.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
#pip intstall + 你下载的包名，下同
 
G:\下载>pip install torchvision-0.10.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

 确保出现Successfully installed后

终端输入pip list,查看torch和torchvision

进入Python环境

import torch
 
torch.__version__
 
torch.cuda.is_available()
 
torch.cuda.get_device_name(0)

 至此，安装完成。