pytorch初学：极简pytorch-环境配置

pytorch初学：极简pytorch-环境配置验证是否安装成功在控制台输入 nvcc -V 如果有正常输出说明安装成功了cuDNN是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库​下载对应的CUDA安装包直接安装，默认路径是c:/ProgramFiles/NVIDIA GPUxxx/CUDA/v版本号下载cuDNN library for Windows10 解压后把bin include lib文件夹复制到CUDA安装目录下 CUDA/v版本号

深度学习框架一般有两个版本 CPU和GPU，GPU版本只支持N卡 需要安装CUDA 这篇主要讲下GPU版本的安装

PC环境需要显卡是N卡，windows操作系统需要win10专业或企业版

第一步 安装python环境

去这个网站anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror下载最新的anaconda安装包安装即可

第二步 安装CUDA环境

打开nvidia控制面板-系统信息-组件看NVCUDA.DLL支持的CUDA最高版本

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下载对应的CUDA安装包直接安装，默认路径是c:/ProgramFiles/NVIDIA GPUxxx/CUDA/v版本号

下载cuDNN library for Windows10 解压后把bin include lib文件夹复制到CUDA安装目录下 CUDA/v版本号

cuDNN是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库

验证是否安装成功在控制台输入 nvcc -V 如果有正常输出说明安装成功了

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第三步 安装pytorch

安装pytorch有两种方式，第一种是进入官网，选择对应的环境，然后输入命令就可以安装了

这种方式受限于国内网速，安装很慢，第二种是下载安装包自己安装

进入这个网址 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 下载对应安装包 基本使用下载pytorch的包就行了，如果要做音视频处理需要下载torchvision和torchaudio包

命名规则 cu102/torch-1.7.1-cp38-cp38-win_amd64.whl

cu102表示CUDA版本是10.2 cp38表示python版本3.8 win_adm64表示windows系统

下载完通过pip install来安装

安装完运行以下代码，成功表示环境搭建成功了

import torch # 如正常则静默 a = torch.Tensor([1.]) # 如正常则静默 a.cuda() # 如正常则返回"tensor([ 1.] device='cuda:0')" from torch.backends import cudnn # 如正常则静默 cudnn.is_acceptable(a.cuda()) # 如正常则返回 "True"

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