GPU版pytorch详细安装过程与避坑

GPU版pytorch详细安装过程与避坑

前言:安装gpu版的pytorch真的有无数多的坑，本人也是个小白，经过一顿折腾之后终于成功安装好了。下面提供两个安装pytorch-gpu版比较有参考意义的两个链接地址，之所以写本篇文章，是针对以下两篇文章不够细致之处做一些额外的补充说明，给大家避坑，希望大家能够成功安装。
说明

1. 提供了两篇安装参考文章，本文不在大量文字详细描述。
2. 安装GPU-pytorch版只需注意显卡型号、CUDA、CUDNN、pytorch、torchvision、python版本型号的对应关系，即可安装好。

1.可供参考链接

1.win10下pytorch-gpu安装以及CUDA详细安装过程
2.Pytorch(一) Pytorch 的安装

2.安装步骤

1. 检查电脑是否有合适的GPU，参考上述提供的链接2；
2. 注意显卡的算力，和显卡的驱动程序，以选择合适的CUDA进行下载，点击此处
   cuda下载地址，此处需要注意的是，目前官方提供的Pytorch版本需要至少cuda8.0以上的版本，为避免后续的麻烦，可尝试对显卡驱动进行相应的更新，驱动更新可利用“驱动人生”。
3. 下载想用的cudnn。（注意cuda,与cudnn下载均较慢，可尝试使用idm或者迅雷进行下载）
4. 安装pytorch与pytorchvision

以上的各步安装过程及是否安装成功，在上述两个链接里面都有详细的过程，此处不再重复，仅在第3小节说明上述文章中没写到的细节和关键性问题

3.关键性安装点

在前面“说明”中已经提及到，需要安装的所以东西都需要对应，否则无法利用torch调用GPU进行运算，此处就是为什么很多朋友无法安装成功的原因。

以本人安装为例（下载cuda时注意操作系统版本）：

1. 独立显卡，显卡驱动为369.3，对应上表，所以选择cuda8.0进行安装，cuda大小大约有1.2G。接下来选择对应cuda8.0的cudnn进行下载（该步不容易错）

2. CUDA与CUDNN安装成功后，接下来选择合适的pytorch进行安装，此步最关键，pytorch的安装需对应你的python版本，cuda版本，以及操作系统版本。可在pytorch官网离线下载第三方库，然后安装。
本人电脑python为3.7，cuda安装的为8.0，所以下载的pytorch版本为0.4.1的GPU版本，详情如下图所示：
（注：本人显卡配置较低，考虑各位朋友可能显卡较好，安装的各部分版本较高，此处只需注意如下的的torch文件命名规则即可，如图红框，cu80代表cuda8.0，torch-0.4.1代表torch版本，cp37代表python的安装版本为3.7，win_am64代表windows64位操作系统）

torchvision的安装可直接pip,因为其较小，参考前文提供的两个链接

至此，所有安装工作已经完毕，本文重点在第3节，其它笔者一笔带过的安装过程可参考文上提供的两个链接，各位朋友如有啥问题，可一起交流探讨，互相学习。