幾年前的聯想游戲本，現在學習pytorch，安裝過程中掉了很多坑，最后成功安裝合適的版本，分享出來共老電腦老顯卡的同學們參考。

整體順序上，anaconda和cuda+cudnn先裝哪個都可以
(注意：cuda+cudnn都要安裝，先裝cuda，再裝cudnn)
1、一定要裝anaconda3.5版本，因為高版本的anaconda內置的高版本的python3.9，
而高版本的python3.9會和cuda8.0對應的pytorch1.0.0 及torchvision0.2.1 都不兼容。。
anaconda和cuda這兩個裝好后，再安裝pytorch+torchvison

2、pytorch+torchvison,要通過conda prompt使用命令：復制下面的四行代碼粘貼到conda prompt，再回車
（原因：pytorch的服務器在國外，下載很慢且易失敗。所以把下載源切換為清華源）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

3、安裝合適的版本的pytorch + torchvision,使用如下命令：
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80?
有的命令是：conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch，
一定要把-c pytorch去掉，這個指令的意思強制下載官網的，會讓配置的清華源不起作用

4、判斷是否安裝成功
jupyter中，輸入：
import torch
print(torch.__version__) ?# 1.0.0
print(torch.cuda.is_available()) # 檢查cuda是否可以使用 True
print(torch.cuda.device_count()) ?# 查看GPU設備數量 1
print(torch.cuda.current_device()) # 查看當前GPU索引號 0
print(torch.cuda.get_device_capability(device=0)) # 查看GPU的容量 (5, 0)
torch.cuda.device(0) #選擇device <torch.cuda.device at 0x25202474d68>

總結

以上是生活随笔為你收集整理的英伟达GTX 960M安装anaconda、cuda+cudnn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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