安装pytorch（CPU、GPU） ，这篇文章就够了_conda创建cpu版本troch环境

这里以Anaconda为例：

• 在jupyter中安装方法：

  • 首先，打开Anaconda Prompt，创建一个虚拟环境，创建时anaconda会为你安装一系列必要的包，命令:conda create -n m_pytorch python=3.10 。此环境名字即为m_pytorch，同时可以指定需要的python版本号。使用命令conda info --e可以查看此时你的Annaconda创建的虚拟环境有哪些，后面是你虚拟环境的绝对路径。
    

  • 其次，使用命令activate m_pytorch可以进入你刚刚创建好的环境。然后使用conda list可以查看此环境中包含哪些包，比如python的版本是多少。当然，你现在还有没有torch的这些包的。
    

  • 如果只是想安装CPU版本的torch，那么很简单，打开 pytorch官网，选择安装CPU版本的命令即可，安装命令pip3 install torch torchvision torchaudio。这里可以看到安装了三个包分别为torch、 torchvision、torchaudio。

  • 如果需要安装GPU版本，那么需要先检查自己的cuda版本，在Anaconda Prompt中输入命令nvidia-smi，可以看到自己的CUDA版本为11.7。这时候去pytorch官网，选择对应的版本进行安装即可。
    

• ​ 安装完成后，在Anaconda Prompt中输入conda list，可以发现已经安装好了对应的包了。这个时候，先别高兴的太早，继续在Anaconda Prompt检查自己是否安装正确，1. 输入python,进入python命令行，然后输入import torch,如果不报错，那说明pytorch安装好了；2. 输入torch.cuda.is_available()，观察是否可以使用GPU，如果打印为True，那么恭喜你，已经安装完成了。如果是False，且你确定自己使用的是官网提供的GPU安装命令，你安装的应该是CPU版本的，可以继续输出print(torch.__version__)查看自己的版本号。如果是GPU版本吗，那么应该是1.10.2+cu102这种形式，cu表示cuda，否则就是CPU版本。记住此时torch的版本号，待会手动安装可以参考。

  • 这时候，打开自己的Anaconda安装路径，删掉你安装的那三个包的所有东西。然后退出python环境，在你的虚拟环境中输入conda list，可以看到你已经删除了torch的所有包了。
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    安装错误的原因可能是你annaconda换过源，导致的错误，**好像是清华源没有pytorch对应的cuda，所以一直给你下载的都是cpu版本。**这时候需要手动下载包。在pytorch官网找到你的对应版本的安装命令的URL地址，如下图。
    
    在Anaconda Prompt中输入命令pip debug --verbose查看支持的whl版本。然后去找对应的torch版本直接下载。

  ​ 查看支持的whl版本：
  
  ​ 下载对应版本：

  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-b2XEl804-1682650425333)(D:\file\课程\md\图片\image-20221210170918002.png)]

  • 下载好了以后，复制到C盘的用户/XXX目录下，打开一个cmd,然后使用命令pip install torch-1.10.2......whl，安装成功。如果安装的路径不是你的虚拟环境，你可以将这几个包找到，然后复制到你的虚拟环境中对应的那个文件夹里面即可。这个时候再去用上面的命令验证，应该是没问题了。

  • 此时，打开jupyter notebook,导入torch库时，发现还是不能用，wtf！别急别急，打开你的Anaconda Navigator，切换到你的安装了pytorch的环境，运行这个notebook，就行了。大功告成！