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Windows7 x64 系统下Pytorch安装
- 1、环境准备
- 1.1 查看电脑GPU，确保显卡驱动已安装，所支持CUDA的计算能力
- 1.2 确认CUDA、cudnn、Visual C++ 生成工具 2019已安装
- 1.3 确保Conda已安装，Channels地址配置清华源镜像
- 2、 Pytorch安装
- 3 、测试GPU版的Pytorch安装是否成功
- 3.1 cmd窗口运行
- 3.2 Jupyter Notebook运行
- 3.3 Spyder运行
- 3.4 PyCharm运行
1、环境准备
具体操作可参考我的博客Windows 7搭建TensorFlow深度学习框架实战（2020.11.22）下的4.3.9节。默认环境以这一节为基础。
1.1 查看电脑GPU，确保显卡驱动已安装，所支持CUDA的计算能力
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1.2 确认CUDA、cudnn、Visual C++ 生成工具 2019已安装
由于之前为了安装tensorflow-gpu 2.3.1，我选择了MSVC 2019–vc_redist.x64.exe、CUDA 10.1、cudnn7.6.5，当然为了利用GPU来跑深度学习代码，对于CUDA和cudnn版本可根据自身显卡支持的CUDA计算能力来选择。
cuDNN下载解压后一个cuda文件夹里面有三个文件夹bin、include、lib\x64，需要将这三个文件夹中的文件（cudnn64_7.dll、cudnn.h、cudnn.lib）复制到CUDA的安装目录对应文件夹下。
1.3 确保Conda已安装，Channels地址配置清华源镜像
2、 Pytorch安装
Win+R打开cmd窗口，输入命令：nvcc -V 查看CUDA版本和编译器驱动
cmd中继续输入命令:conda create --n jjgpytorch python=3.6 //创建名称为jjgpytorch的虚拟环境
然后需要进入Pytorch的whl包网站下载cu101/torch-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件后，复制到D:\Anaconda3\envs\jjgpytorch\Scripts文件夹
在此文件夹下打开cmd窗口，然后如果直接输入pip install torch-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl来安装Pytorch,这时可能会提示numpy.core.multiarray failed to import，因此需要先安装numpy后再安装torch。
pip install numpy
pip install torch-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
上图中，提示我们成功安装了torch-1.4.0，然后有警告信息，提示需要将两个exe文件所在目录D:\Anaconda3\envs\jjgpytorch\Scripts放到系统环境变量Path下，下面进行添加。
查看jjgpytorch环境下已安装的包：
conda activate jjgpytorch
pip list
3 、测试GPU版的Pytorch安装是否成功
验证代码：
import torch
x = torch.rand(5,5)
print(x)
torch..cuda.is_available() #如果返回True，GPU版Pytorch成功安装完毕
3.1 cmd窗口运行
3.2 Jupyter Notebook运行
3.3 Spyder运行
3.4 PyCharm运行
版权声明：本文标题：Windows 7 64位系统安装Pytorch（2020.12.27） 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1759623528a3115089.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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