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前言一、安装 python二、安装 cuda + cudnn二、安装 pytorch2.1 版本匹配2.1.1 方法一2.1.2 方法二2.2 安装 .tar.bz2 三、验证是否安装成功总结
前言
本篇文章主要介绍在Windows下 python 3.7 配置 pytorch，帮助需要的朋友避坑
安装 pytorch 需要多个版本适配，本文提供一种使用于python 3.7 和 cuda 的安装方法，同时给出一些处理问题的建议
一、安装 python
python 3.7 是比较稳定的版本，可以根据自己的需求安装，可以参考博客：anaconda安装
补充：anaconda 历史版本仓库二、安装 cuda + cudnn
参考安装博客：cuda安装
补充：查看 cuda 版本 nvidia-smi
只要下载的 cuda 版本不高于自己显卡支持的版本就行
二、安装 pytorch
2.1 版本匹配
根据自己安装的 cuda 去找对应的 pytorch、torchvision 和 torchaudio
2.1.1 方法一
去 pytorch 官网找对应的版本：官网地址
需要注意的是：torch、torchvision 以及 torchaudio 版本一定要对应，具体看官网给出的版本。比如，cuda 11.8 可以安装 torch 2.0.1 + torchvision 0.15.2 + torchaudio 2.0.2
在换源后复制安装命令进行安装，如这里的 cuda 11.8
如果顺利的话，这一行命令就可以解决问题，但是可能因为版本不兼容等问题，这里出现的版本可能在仓库中不存在。比如我要安装的 python 3.7 + cuda 11.1 所有给出满足的版本如下：
cuda 11.1 + pytorch 仓库地址
仓库地址大家可以根据自己要的 cuda 版本找，如下：
一般而言在 cmd 中无法下载并报找不到对应版本错误，那么仓库中就没有
2.1.2 方法二
由于 python 3.7 + cuda 11.1 在上面所有版本中都出现了仓库中找不到某一个库的适配版本，比如能找到 torch 1.10.1，但是找不到 torchvision 0.11.2，意味着无法安装。
解决办法
卸载 python 3.7，安装 python 3.8卸载 cuda 11.1，装一个低版本都不用卸载，找清华镜像或者国内其他镜像，看是否有适合的版本 torch 的清华镜像
补充：
cu102 是指 cuda 10.2py37 是指 python 3.7cudnn 8_0 是指 cudnn 8.*
2.2 安装 .tar.bz2
可以将下载的 .tar.bz2 文件放在 anaconda 的 pkgs 下，并在该目录下打开命令行，安装命令：conda install --use-local 包名
三、验证是否安装成功
cmd 进入 python 环境
import torchprint(torch.cuda.is_available())
总结
运气不好装 torch真的很需要耐心~~~~
