前言

Pytorch是深度學習框架,在工作中我們一般是使用GPU版本的Pytorch,提高運行效率

安裝GPU版本的Pytorch需要先安裝CUDA和CUANN這兩個GPU環境

如果準備安裝GPU版本的Pytorch安裝同志沒有安裝CUDA和CUANN,請看我上一篇文章

RTX5070顯卡安裝CUDA和CUDNN-CSDN博客

目錄

安裝GPU版本的Pytorch

獲取下載pytorch的命令

創建虛擬環境?

執行在pytorch官網獲得的命令

?驗證GPU版本的Pytorch安裝是否成功

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安裝GPU版本的Pytorch

獲取下載pytorch的命令

pytorch官網

Get Started

選擇適版本匹配的pytorch

“Stable”表示穩定版本（通常推薦使用穩定版）
“Your OS”選擇操作系統，如 Windows
“Package”選擇包管理工具，如 pip 或 conda
“Language”選擇 構建語言，選擇python
“Compute Platform”選擇對應的CUDA版本，這里我選擇12.8。

拿到pytorch的安裝命令

創建虛擬環境?

在開始菜單里面搜索prompt找到Anaconda prompt命令窗口打開

?創建conda虛擬環境并且指定這個虛擬環境的python版本

首選查看你的Anaconda支持的python版本

????????conda search python

找到想要指定的python版本

創建虛擬環境

自定義虛擬環境的默認路徑(可選)?

?我指定的是D:\environment\AnacondaEnvs文件夾管理我的虛擬環境

conda config --add envs_dirs 準備存放虛擬環境的目錄

創建虛擬環境

conda create --name 虛擬環境名稱 python=版本號

我創建的虛擬環境的名稱是pytorch,指定python版本是3.13.1

我的Anaconda是支持3.13.1版本的,看自己Anaconda支持python版本的范圍自己決定

查看剛才創建的虛擬環境

conda env list

進入到剛才創建的虛擬環境中,就是激活虛擬環境

conda activate 安裝虛擬環境的路徑(最后一個文件夾是虛擬環境的名稱)

我這里進入我剛才創建的pytorch虛擬環境

執行在pytorch官網獲得的命令

執行成功之后退出虛擬環境

conda deactivate

?驗證GPU版本的Pytorch安裝是否成功

使用pyCharam編譯器指定pytorch虛擬環境創建一個項目

?創建項目名為MyPytorch,指定pytorch虛擬環境

?進入項目編寫這幾行代碼

import torchprint(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0))

torch.__version__? 是查看pytorch版本

torch.version.cuda 是查看pytorch使用的cuda版本

torch.cuda.is_available() 是判斷是否使用的是GPU版本 True是 False否

torch.cuda.get_device_name(0)? 是查看pytorch使用的GPU版本

?如果運行正常。? ?torch.cuda.is_available()是True

說明安裝成功