大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
安装步骤
1.检查是否有合适的GPU, 若有安装Cuda与CuDNN
2.下载pytorch安装文件，进行pytorch的安装
检查电脑是否有合适的GPU
在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本
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点击 帮助->点击 系统信息 弹出下面的对话框，在驱动程序版本那一栏就能看到该计算机使用的驱动版本。
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下载Cuda
官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2
在https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 这里可以查询到我们应该下载哪个版本
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然后，根据实际情况选择合适的版本
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下载CuDNN
官网 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
安装Cuda
1.与安装其他的软件类似
2.安装结束后将 ~/nvcc/bin(因为版本的不同可能在不同的地方) 目录添加到环境变量
3.在命令行下输入 nvcc -V, 出现下列信息说明Cuda安装成功
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4.将CuDNN压缩包解压后，下面的三个文件夹复制到Cuda的安装目录下
![Pytorch(一) Pytorch 的安装[通俗易懂]](http://javaforall.cn/synimg/341678c8-f17b-483e-91b2-498e0300f1a52022062441913c0e-5012-46ac-bd3a-1df267c0567c1.jpg)
5.然后执行Demo, 如果Demo中显示PASS则说明安装成功
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安装Pytorch
官网 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 选择合适的版本
torch/torchvision 都需要安装
![Pytorch(一) Pytorch 的安装[通俗易懂]](http://javaforall.cn/synimg/8756c299-a2bc-41b9-aa4b-5d29018c9dc820220624708f87af-82a7-4803-ab51-e77e65a4a4421.jpg)
![Pytorch(一) Pytorch 的安装[通俗易懂]](http://javaforall.cn/synimg/81dc74c9-083b-4017-9a01-c6ec27e5e6fd20220624a60be60a-6561-4cde-a6dd-751440a1d66e1.jpg)
![Pytorch(一) Pytorch 的安装[通俗易懂]](http://javaforall.cn/synimg/e71f6a1f-a650-4c5c-854f-ea452de75ed520220624a59c3e38-e3ff-4fa1-adc5-c05ba0f109271.jpg)
验证Pytorch
![Pytorch(一) Pytorch 的安装[通俗易懂]](http://javaforall.cn/synimg/c082d987-4db6-4430-86ff-6d1eda57f3fa20220624575e9b01-a6a6-42ca-bbd0-5575019160e61.jpg)
安装成功
通过上面输出的信息，说明安装是成功的
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/152754.html原文链接：https://javaforall.cn
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