pycharm安装pytorch_基于Windows10环境下PyTorch1.3.1的安装

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一、安装环境：

• 系统：WIN10_X64;
• 显卡：GTX 1070Ti

二、版本信息：

• 显卡驱动：441.20
• CUDA版本：10.2
• CUDNN版本：7.6.5

• PyTorch: 1.3.1

三、安装 Anaconda3 和 PyCharm2018:

方法：Anaconda 和 PyCharm 的安装与配置

四、更新 Nvidia显卡驱动：

（1）、去 Nvidia 官网查找与电脑显卡相匹配的显卡驱动，并下载；

链接：

（2）、安装驱动；

五、安装 CUDA;

(1)、打开 Nvidia 控制面板，点击系统信息，确定 CUDA 的版本信息；

（2）、去英伟达官网，下载合适办事版本的 CUDA;

链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

（3）、安装 CUDA;

（4）、查看电脑系统环境中的系统变量；

（5）、验证 CUDA 是否安装成功；

nvcc -V

结果：

六、安装 CUDNN;

链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download;

（1）、解压 CUDNN;

（2）、复制 CUDNN 中的 lib、include、bin 至 C:Program FilesNVIDIANVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2

（3）、查看电脑系统环境中的系统变量；

七、安装 PyTorch;

（1）、使用 Anaconda prompt 创建环境;
conda create -n pytorch_gpu pip python=3.7

（2）、进入创建好的环境里；

conda activate pytorch_gpu

(3)、开始安装 PyTotch1.31

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

八、验证 PyTorch 安装是否成功：

（1）、打印随机生成张量矩阵；

import torch

x = torch.rand(5,5)

print(x)

输出如下：

tensor([[0.7078, 0.1424, 0.3411, 0.3987, 0.3476],

[0.7534, 0.7137, 0.3489, 0.4226, 0.3640],

[0.4104, 0.8411, 0.5112, 0.0629, 0.0664],

[0.7568, 0.9495, 0.3300, 0.2392, 0.6441],

[0.7615, 0.1883, 0.6001, 0.9663, 0.3313]])

如下图：

（2）、 验证 GPU 是否可以用

torch.cuda.is_available()

输出如下：

True

如下图：

*******************************

OK! PyTorch 安装成功