Win10、Cuda10.2安装torch1.9超详细版

一、CUDA和cuDNN的安装及环境配置

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archiv
首先从该网页下载pytorch对应版本的的CUDA，torch1.9可以使用CUDA10.2，cuDNN7.6.5下载好后按要求进行安装。
https://developer.nvidia.com/cudnn
然后在这个网站下载cuDNN，解压后依次复制到CUDA的安装路径中，路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

二、安装Anaconda

https://www.anaconda.com/download/
官网下载Anaconda后，按照其他博客安装好。
详细安装链接：Anaconda、Cuda、cuDNN
注意安装过程中一直点下一步:
注意：选择安装路径，路径所在文件夹必须是空的。

注意：此处把两个地方都勾选上，这样环境变量就自动添加到计算机中。
安装结束后，在开始栏找到Anaconda，打开Anaconda Prompt，进入终端后方便镜像下载。

三、安装Pytoch

0.导入镜像包
设置额外的源，直接从速度快的源进行下载。

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/
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参考链接：https://blog.csdn.net/feifei3211/article/details/80361227
1.创建Python环境

conda create --name torch1.9 python=3.8
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代表创建一个python3.8的环境，我们把它命名为torch1.9

2.激活环境

conda activate torch1.9
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激活环境，方便在该环境中安装库

*若编译器想用Spyder，则运行：

conda install spyder==5.0.5
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注意：Spyder应在激活环境后就立刻安装，避免其他库安装后导致冲突。

3.安装torch的1.9版本
首先升级pip，防止出现问题

python -m pip install  -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --upgrade pip
python -m pip install  -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --upgrade setuptools
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然后镜像安装torch

pip install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
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4.训练测试代码
输入

python
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进入到python内部，输入以下代码测试pytorch是否安装成功

import torch
torch.cuda.is_available()
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若出现"True"，则安装成功。
退出python返回虚拟环境中

exit()
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5.安装其他常用库
输入

pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ opencv-python pillow matplotlib pandas scikit-learn torchmetrics albumentations
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其他库的安装也可以使用此行代码，只需更改库名即可。

三、安装Pycharm

安装参考链接
配置好环境，即可使用。