pytorch相較于tensorflow有了更多的發(fā)展，越來(lái)越多的網(wǎng)絡(luò)基于pytorch架構(gòu)，因此配置好相應(yīng)的環(huán)境尤為重要。

本篇教程目錄：

①cuda安裝與配置；

②版本對(duì)應(yīng)關(guān)系；

③正式安裝；

④驗(yàn)證；

①cuda安裝與配置

可以參考這篇文章中的“第四步：選擇要安裝CUDA和CuDNN”

TensorFlow-GPU絲滑全流程安裝攻略 - 嗶哩嗶哩 (bilibili.com)

注：系統(tǒng)層面需要配置好cuda和cudnn，否則無(wú)法使用gpu加速

②版本對(duì)應(yīng)關(guān)系

③正式安裝

在Anaconda Prompt終端輸入：

conda create -n pytorch python=3.6

conda activate pytorch

pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

注：使用pip安裝基本上沒(méi)問(wèn)題，若是用conda進(jìn)行安裝則為：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 。但需要注意的是，conda可能會(huì)下載cpu版本的pytorch導(dǎo)致驗(yàn)證失??；

官方命令參考：https://pytorch.org/get-started/locally/

④驗(yàn)證

python

import torch

x = torch.rand(4, 3)

print(x)

torch.cuda.is_available()

注：能創(chuàng)建tensor，返回結(jié)果為true即安裝成功