今天折騰了一天，終于是把它折騰出來了，可能真的是自己太菜了，廢話不多說，簡單記錄一下。

配置

系統(tǒng) ：win10

python版本 ：3.7.3

顯卡 ：NVIDIA geforce gtx 960M

安裝cuda版本 ：cuda9.0

cudnn版本 ：cudnn7.1

pytorch版本 ：pytorch_1.1.0

編譯工具：pycharm

安裝步驟

1.安裝cuda

（1） 首先檢擦自己電腦顯卡是否支持cuda，這一點網(wǎng)上有很多，沒啥營養(yǎng)，大致就是打開設備管理器，點擊顯示適配器，然后找到自己的顯卡，查看是否安裝NVIDIA顯卡。若安裝，在桌面右鍵打開NVIDIA控制面板，點擊右下角的系統(tǒng)信息，點擊組件，在列表中查看自己顯卡可支持的cuda版本，如圖：

也可以對照這個表（NVIDIA也給出了對應關系：傳送門）查找可以安裝的cuda toolkit的版本（比如我的程序版本號是385.54，因此選擇cuda9.0）。
注意，這個驅動是向下兼容的，因此這也決定了其可安裝的最高版本。

（2） 下載cuda
從NVIDIA的官網(wǎng)下載對應版本的cuda toolkit，傳送門。
并進行以下選擇進行下載：

（3） 安裝cuda，雙擊.exe安裝包。

會進入安裝界面：

選擇同意并繼續(xù)。
之后彈出安裝選項，選擇自定義模式

并選擇默認勾選的驅動程序組件，點擊下一步

選擇默認安裝位置進行安裝

之后就是漫長的等待安裝時間，大部分的人都會彈出這個框框，表示安裝成功。

然而，重點來了，也有不幸運的人，比如說我，會顯示安裝失敗，一般會提示Visual studio integration安裝失敗，其實原因有很多，需要自己嘗試，列舉相關的解決辦法：

多嘗試幾次安裝，可能會有成功的可能性；

在自定義階段選擇驅動程序組件時，將CUDA中Visual studio integration前面的對勾去掉進行安裝，安裝過后嘗試單獨對CUDA中Visual studio integration進行安裝或者直接整體再重裝，多嘗試兩次，網(wǎng)上有很多人都是試了好幾次成功的；

如果上邊的方式?jīng)]能解決你的問題（跟我一樣的情況），嘗試使用我使用的方法：因為每次系統(tǒng)更新可能會跟著更新NVIDIA顯卡的驅動，這可能會導致我們在安裝cuda時其不能正常安裝，因此需要從新安裝NVIDIA的顯卡驅動，注意：敲黑板，千萬別用其它第三方軟件進行安裝，可能裝完還是不能用，從官網(wǎng)上下載或者直接刪掉原來的文件，破壞現(xiàn)在裝好的驅動，因為下載的CUDA安裝包中包含顯卡驅動，所以我是進行刪除的，操作步驟：

打開計算機中的“服務”，停止所有與nvidia相關的服務（應該是有四五個，我從服務里關了四個，從“詳細信息”里關了一個）；

刪除C:\ProgramData, C:\Program Files, C:\Program Files(x86)中和NVIDIA相關所有文件夾（必須刪除干凈）；

打開CUDA進行安裝（顯卡驅動會同時安裝，不需要另外安裝），至此問題解決。
應該會成功安裝，檢查一下：

如果還是不能，就只能在試試其它辦法了。

2.安裝cudnn

cuda安裝完成之后，還需要下載與CUDA對應的相應版本的cuDNN，到下圖所示的下載頁面，下載完成后，將這個壓縮包里的所有文件放到CUDA10安裝目錄相應文件夾下即可。步驟：
下載地址：傳送門
注意：以上鏈接，初次登陸需要注冊賬號。

下載之后，

(1)解壓：會生成cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三個目錄；

(2)分別將cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三個文件替換掉C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9對應的include、lib、bin文件即可。

添加環(huán)境變量：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9\lbin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9\linclude
此電腦→“高級系統(tǒng)設置”→“環(huán)境變量”→“系統(tǒng)變量”→“path”→“編輯”→“新建”加入該路徑即可。

至此cuda和cudnn安裝完畢。

3.安裝pytorch-gpu

（1） 首先創(chuàng)建虛擬環(huán)境：
win+R 輸入cmd，輸入：

conda create -n pytorch-gpu python==3.7.3

完成名為pytorch-gpu的虛擬環(huán)境創(chuàng)建，可以輸入以下命令查看計算機中虛擬環(huán)境的情況：

conda env list

而后激活虛擬環(huán)境，輸入以下命令：

conda activate pytorch-gpu

（2） 安裝gpu版本pytorch
激活虛擬環(huán)境后，在當前環(huán)境下安裝gpu版本pytorch。
首先要查看cuda9.0適合的pytorch的版本，傳送門。
點進鏈接之后，查找CUDA 9.0 可以安裝的最高版本的pytorch和torchvision的安裝口令，比如我找的是：

# CUDA 10.0 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

在pytorch-gpu虛擬環(huán)境下輸入以上口令進行pytorch和torchvision的安裝，這個口令是直接從官網(wǎng)下載，如果網(wǎng)絡允許應該能夠安裝成功。

但是，我發(fā)現(xiàn)我的安裝的很慢（有人說提前設置好鏡像地址，而后將-c pytorch去掉會安裝的很快，但是我沒有成功），由于過程中會安裝一些其他的必須的工具包，一些小的工具包還能正常安裝，但是一些稍微大一點的安裝包就無法安裝，其中主要是pytorch和torchvision兩個包。

于是我想嘗試離線安裝，做法是：當碰到這兩個包在安裝時直接ctrl+c強制終止，而后在安裝信息中找到對應的文件名稱，從這個國內鏡像網(wǎng)站中找到對應的文件進行下載。我下載的是：(如果是其它工具包安裝緩慢，也可以使用此方法進行安裝)
pytorch-1.1.0-py3.7_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2
torchvision-0.3.0-py37_cu90_1.tar.bz2

而后在pytorch-gpu虛擬環(huán)境下cd到這個文件的保存位置進行安裝，輸入：

conda install --offline pytorch-1.1.0-py3.7_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2 conda install --offlin torchvision-0.3.0-py37_cu90_1.tar.bz2

從而完成對pytorch和torchvision的離線安裝。
還沒有結束，離線安裝好后，還是需要重新利用conda來在線安裝一次，要用它來對相關的包來進行在線匹配(也就是根據(jù)安裝好的pytorch來匹配那些對應的好多庫，不是說再下載一遍pytorch)。
但是一定要注意了!!!
在利用官網(wǎng)代碼時conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch一定要刪掉后面的-c pytorch，因為它代表直接從官網(wǎng)去下載，不會與本地安裝好的匹配，還會全部重新下載。所以改成：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0它就會自動匹配之前離線安裝好的東西，然后匹配相關的庫的等級、版本之類的。

至此安裝完畢，檢驗是否安裝成功：
在pytorch-gpu虛擬環(huán)境中輸入：

>>python >>import torch >>print(torch.cuda.is_available())

效果圖如下：

輸出為Ture，表示安裝成功。

4.配置虛擬環(huán)境

使用的工具是pycharm，在pycharm中使用conda虛擬環(huán)境pytorch-gpu。
將自己創(chuàng)建的conda虛擬環(huán)境pytorch-gpu添加到pycharm的interpreter可選列表中：

在pycharm新建工程，或在files->settings->project:->project interpreter界面，可以設定project interpreter;

新建工程界面，選擇Existing enviroment，點擊…按鈕，會彈出添加界面;

settings界面，點擊齒輪按鈕，選擇Add，會彈出添加界面;

在添加界面左側選擇Conda Environment，右邊選擇Existing environment，再點擊…按鈕添加一個已經(jīng)存在的conda虛擬環(huán)境，即剛剛構建的pytorch-gpu。

使用已經(jīng)添加進來的虛擬環(huán)境pytorch-gpu，在interpreter列表中選擇剛剛添加的nterpreter。

至此全部完成。

寫的有點亂，能力有限，記錄一下，希望能夠幫到你。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的win10+NVIDIA geforce gtx 960M+cuda9.0+cudnn7.1+pytorch_1.1.0+torchvision_0.3.0---已解决的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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