win10筆記本安裝PyTorchGPU+CUDA+cuDNN

0 anaconda conda 切換為清華大學鏡像源

由於官方源下載速度太慢，所以切換清華鏡像是很常見的conda安裝方式，命令行中直接使用以下命令：

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/

 

# 設置搜索時顯示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

 

# for legacy win-64

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123

 
有時候國內鏡像源無法連接，需要恢復原來的源：

conda config --remove-key channels

1 pytorch安裝

點擊直達官網

版本選擇，我的選擇如圖，建議不要選擇太新的版本，很可能導致程序出錯，又需要降回低版本

 

由於即使切換為清華源速度也很慢，所以使用指定源的方式通過pip直接安裝，以下是兩個可行的版本搭配方式，pytorch版本直接決定后面需要的CUDA版本，千萬要弄清楚

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.4.0+cu92 torchvision==0.5.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.5.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 

多試幾次，有時候會突然從40k/s飆到1.4M/s，太慢就直接斷開重新開始

 

 命令行驗證pytorch是否正常安裝成功，可以正常打印出版本號就表明安裝沒問題。

import torch
print(torch.__version__)

 

 

 

2 CUDA下載與安裝

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注意選擇之前安裝pytorch時的對應版本

 選擇對應的操作系統

 

 

將圖示文件（CUDA安裝目錄的bin文件夾中）在高級系統設置里設置為環境變量

 

 

 命令行中通過nvcc -V檢查CUDA安裝情況

 

 

3 cuDNN的下載與安裝

點擊此處直達官網  需要注冊賬號才能下載

還是需要注意對應pytorch版本

 解壓后覆蓋CUDA安裝目錄的對應文件夾

 

 

 查看安裝情況，有時失敗是因為沒把筆記本獨立顯卡設置為默認顯卡。

 

 

 

 

主要參考：

https://blog.csdn.net/Mind_programmonkey/article/details/99688839

https://blog.csdn.net/jer8888/article/details/100558964