win10 + cuda9.0+pytorch安装

第一步:CUDA版本查看

使用win+r,在输入cmd,在小黑窗口中输入nvcc -V

win10 + cuda9.0+pytorch安装_第1张图片

win10 + cuda9.0+pytorch安装_第2张图片

第二步:创建一个新的Python虚拟运行环境

  • 在小黑窗口输入conda create -n 名称(如pytorch-gpu) python==3.6.2 然后回车。
  • 激活刚刚创建的虚拟运行坏境 activate pytorch-gpu
  • 在新建的虚拟环境中安装pytorch,使用 pip install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

·不过,只是用上面的指令,会出现Requirement already satisfied的问题。原因是没有指定安装的目录。

给pytorch指定安装目录(选择刚刚新建的虚拟环境目录)pip install --target=d:\Anaconda3_installed\envs\pt-gpu http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Collecting torch==0.4.1 from http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl ,使用target指定安装目录。第一次运行会出现下面的问题,原因是网络不太好或者说是镜像源的问题,再运行几次就OK了。win10 + cuda9.0+pytorch安装_第3张图片

  • 最后安装pip install torchvision

同样需要使用target指定安装目录(可以选刚刚创建的pytorch-gpu的目录)pip install --no-deps --target=d:\Anaconda3_installed\envs\pt-gpu torchvision

第三步:测试pytorch是否安装成功

import torch

torch.cuda.is_available()

win10 + cuda9.0+pytorch安装_第4张图片

到此为止,独立的Python运行环境和pytorch,torchvision已经成功创建。

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