深度学习pytorch GPU windows 环境搭建

遇到的问题

接触pytorch 有一段时间了，一直想简单明了的编程环境不想安装太多臃肿的东西。以前一直是以pytorch cpu编程简单的实现发现这条路行不通。在实现 faster-rcnn 后发现ROI layer 必须是在gpu上跑没有cpu版本。所以还是老老实实安装 pytorch gpu版本。

所以得安装几个东西： 1，显卡驱动 2，cuda 3, cudnn 4,pytorch

这个用驱动精灵或者鲁大师都行

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads zhe 英伟达官网自动检测你的显卡版本。深度学习pytorch GPU windows 环境搭建

从这下载官网：https://developer.nvidia.com/cudnn 这个网站需要注册。一步一步验证。
这个网站有时候下不懂，用火狐浏览器下载比较好。

深度学习pytorch GPU windows 环境搭建

相比标准的cuda，它在一些常用的神经网络操作上进行了性能的优化，比如卷积，pooling，归一化，以及**层等等。

(1)解压：会生成cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录；

(2)分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5对应的include、lib、bin目录下即可。

(3)将bin所在的目录添加到环境变量 PATH 中，“此电脑”→“高级系统设置”→“环境变量”→“系统变量”→“path”→“编辑”→“新建”加入该路径即可。

官网： https://pytorch.org

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我喜欢直接用pip 安装拷贝命令：
pip3 install torch=1.3.1 torchvision=0.4.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

输入cmd 安装完成。