用anaconda安装pytorch的一些经验

1. 查看一下nvidia驱动是否支持cuda版本。首先要在命令行查看nvidia驱动版本，输入nvidia-smi，出现下面的情况，可以查看了，若识别不到此命令，是因为没有添加到系统变量里面。添加到里面之后就可以了。

 

现在nvidia控制面板-帮助-系统信息-组件，就可以查看支持的cuda版本。       

 

2. 下面是安装cuda 驱动，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive要找和第5步相同版本的cudatoolkit，即cudatoolkit 10.2。安装完成后，需要在命令行里面输入：nvcc --version,如果出现下面的情况就表示安装成功。

3.创建虚拟环境 conda install -n pytorch python=3.6

4. **环境 conda activate pytorch

5. 镜像：

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

6. 安装pytorch和cuda  

Pytorch 官网：https://pytorch.org/

conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

注意：这个地方要写上pytorch和torchvision的版本号，不然可能会默认安装个不匹配的版本号，花了好几天的时间才找出来。如果用镜像的话，把后面的”-c pytorch”去掉。然后就可以了。

 

7. 安装好cuda之后，还需要安装cuDNN库https://developer.nvidia.com/cudnn，需要注册账号，然后答一个问卷之后即可下载。下载之后就行解压缩，按图操作。

 

8.最后在pytorch虚拟环境中，输入python，进入python环境。

然后输入：import torch,如果没有报错，就表示torch包安装成功。

然后输入：torch.cuda.is_available(),如果返回True，就表示可以调用GPU，至此环境安装成功。然后不用的时候输入：conda deactivate就退出了虚拟环境。