windows系统安装pytorch(python)详细过程_windows安装pytorch

前言

pytorch和tensorflow是当前深度学习最重要的两种框架，目前来看，不论是哪一种深度学习模型，比如YOLO，SSD，RCNN，Pointnet都采用了二者中的一种来实现网络模型，开源代码也一般也会有Tensorflow和Pytorch两种版本。这篇文章主要记录我在安装pytorch深度学习框架的过程，作为日志，希望也能帮到正在阅读文章的你。

需要注意的是，由于深度学习的实验过程总是伴随着很多版本的模型，为了避免在实验过程中，各个模型需要的依赖包版本不一样，大部分情况下，安装pytorch都是在anaconda下创建一个虚拟环境来进行的。每一个虚拟环境下都有一个独立的python、一个独立的pip以及只能在这个虚拟环境下使用的python包。

• 本片文章默认用户已经会安装anaconda，并已经会创建、激活虚拟环境。
• python，pytorch， cuda实际上是有一个比较严格的版本对应关系的。由于这些软件的版本更新都很快，读者需要自行查阅什么版本对应关系。推荐按照如下顺序确定版本：首先确定CUDA最高支持多少版本，然后找这个版本的cuda支持什么版本的python，然后照着这个版本的python创建虚拟环境。至于pytorch的安装版本，尽管很重要，但pytorch发行方已经帮我们解决了这个问题，用户已经不需要手动选择安装哪个版本的pytorch了。（见后续的详细安装过程）

详细过程

在撰写这篇博客时（2024年6月7日），pytorch相比tensorflow的部署要简单很多。以下windows系统下部署pytorch框架的详细过程。（GPU版本）

查看系统cuda支持的最高版本

如果你有NVIDIA显卡并且具有NVIDIA控制面板，可以打开NVIDIA控制面板，点击左下角“系统信息”——组件，就可以看到NVCUDA最高的支持版本。在这里我的显卡最高支持CUDA12.2。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/77939f92ecc74146a02dc46b8d6b1e89.jpeg

pytorch官网

搜索引擎搜索pytorch官网（https://pytorch.org/），并进入，往下翻页面。由于我电脑最高支持CUDA12.2版本，在此pytorch还没推出12.2的安装命令，因此我选择稳定版本（stable）-Windows-Pip-Python-CUDA 11.8。如下图所示。
将代码复制到虚拟环境下即可。

在这里需要有几点说明：

• CUDA版本低于系统最高支持的版本都可以。比如我的电脑最高支持12.2版本的cuda，同样可以选择11.8。
• 当前版本的pytorch总共大约有2GB，因此安装过程发现比较慢，可以键盘按下Ctrl+C强制终止安装。在安装命令后加入国内镜像源网址。比如以下命令就意味着使用中国科技大学的镜像源进行安装。

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
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• conda命令同样可以用于安装，因为我平时使用pip安装比较多，所以选择了pip。读者可自行尝试conda安装命令。

• 尽管pytorch官网将windows版本的安装命令和linux的安装命令分开来，但是我在ubuntu22.04系统下用windows的安装命令同样安装并成功了。

检查安装是否成功

初步检查

使用如下命令，检查pip安装的所有包里面有没有torch、torchvision、torchaudio

pip list
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比如我的电脑输入该命令后成功找到了，如下图所示。可以看到，使用pytorch官方获取了你的cuda 版本，安装的pytorch自动就满足版本对应关系。

假如此处没有找到这三个包，则需要重新输入安装一次。或者实在不行就尝试conda安装。

检查是否成功运行

安装基本来说是没有问题的，但是需要仔细检查CUDA是否能在代码中成功运行。
在命令行下输入：

python
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再输入：

import torch
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再输入：

print(torch.cuda.is_available())
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正常结果会输出一个Ture，则表示GPU可以在训练时使用，否则就只能使用CPU训练，到此为止pytorch即安装完成。正常结果如下图所示。

报错记录

import torch报错no module named torch

说明pytorch根本就没安装上，这种可能是网络中断导致的。去pytorch官网重新复制命令，并重新运行。最后还是用pip list检查是不是安装成功了。当然，你必须要确认你在你想要运行的那个虚拟环境下。

print(torch.cuda.is_available())输出为False

说明pytorch安装成功了。这种错误常见原因有：

• 安装成CPU版本的pytorch了
  使用的镜像源没有提供你想要的版本的pytorch，自动给你随便找了个CPU的版本。比如我安装时使用了清华镜像源，对应CUDA12.1版本的pytorch还没更新，就自动给我找了个CPU的pytorch安装了。需要换一个源。
• 你的电脑没有显卡
  电脑没有独立显卡是没有办法成功运行的。这种常出现在云服务器上，你没有占到显卡，但是你以为你占到了。
• 版本不对应。
  显卡最高只能支持CUDA11.8，但是你安装了一个基于CUDA12.1的pytorch，也会出现这种错误。需要pip使用pip工具卸载当前的pytorch重新安装。

其它说明

你知道的，运行别人的框架、跑别人的代码总是会出各种各样的错，如果愿意交流，或者发现了博客的不合理之处，可以发邮件到xlxlqqq@163.com，让我们一起探讨吧。