由于已經安裝了cpu版本了，如果再在該環境下安裝gpu版本會造成環境污染.
因此，再安裝gpu版本時，需要再新建一個虛擬環境才能安裝成功。
然后去官網下載所適配的版本。 安裝完cuda和cudnn后，開始安裝pytorch的gpu版本。

1.安裝cude

首先查看windows電腦之前是否成功安裝了CUDA

第一步：同時按鍵盤上的“windows鍵+R”，輸入“cmd”并回車，進入windows的命令行界面。

第二步：命令行里輸入“nvcc -V”并回車

第三步：如果已經成功安裝CUDA的話，會顯示CUDA的版本號的。

已成功安裝cuda跳過cuda安裝部分

在計算機-管理-設備管理器-顯示適配器中，查看是否有獨立顯卡。

獨立顯卡NVIDIA GetForce GTX 1060

測試本機獨立顯卡是否支持CUDA的安裝（點擊此處）

本機的獨立顯卡是支持CUDA安裝

接下來就是選擇CUDA進行安裝即可（點擊此處）

這里我選了CUDA Toolkit10.5的版本，至于選擇哪個版本，個人認為應該沒多大差別，一般就是看這個版本是否要求GPU的計算能力是多少以上。

根據電腦系統選擇相應選項，exe選擇local，下載安裝

接著就是安裝過程，雙擊打開顯示臨時解壓目錄，不需要改變，默認即可。

接下來，進入NVIDIA安裝過程，選項可參考其他博客。至于CUDA的安裝目錄，大家默認安裝在C盤即可。（記住CUDA的安裝目錄）

安裝完成之后，便是配置環境變量。環境變量配置如下圖所示。（電腦->屬性->高級系統設置->環境變量->系統變量找到Path）

四個路徑分別對應自己電腦安裝的相應文件

測試CUDA是否正常安裝。可以看到測試成功

第一步：同時按鍵盤上的“windows鍵+R”，輸入“cmd”并回車，進入windows的命令行界面。

第二步：命令行里輸入“nvcc -V”并回車

第三步：如果已經成功安裝CUDA的話，會顯示CUDA的版本號的。

2.安裝cudnn
點擊此處，選擇下載download cudnn，但這里需要你注冊一個賬號，然后進行問卷之后才可以進行下載頁面，反正一步步操作即可。

然后因為我上一步CUDA的版本是11.5,而CUDNN的版本要跟CUDA版本一致

下載之后，解壓縮，將CUDNN壓縮包里面的bin、clude、lib文件直接復制到CUDA的安裝目錄下，直接覆蓋安裝即可。

3.安裝pytorch-gpu

①Anaconda安裝（之前安裝過的跳過）

Anaconda是一個用于科學計算的Python發行版，支持Linux、Mac和Window系統，提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決Python并存、切換，以及各種第三方包安裝的問題。可以直接從 Anaconda官網（點擊此處）下載，但因為Anaconda的服務器在國外，所以下載速度會很慢，這里推薦使用清華的鏡像（點擊此處）來下載。選擇合適你的版本下載，這里選擇Anaconda2020.02Windowsx86_64.exe版本

下載之后，點擊安裝，按照提示依次點擊下一步，知道安裝結束。安裝完成后，在開始菜單會出現按照后的軟件。打開程序Anaconda Navigator，啟動后可以看到Anaconda的環境界面

安裝完成后，進行Anaconda的環境變量配置，電腦->屬性->高級系統設置->環境變量->系統變量找到Path，點擊編輯，加入三個文件夾的存儲路徑，然后選擇確定。點擊 Win+R 打開，輸入cmd，打開命令行，輸入conda info，顯示如下圖，說明環境變量配置成功。

②創建虛擬環境（第一次安轉也可以選擇創建虛擬環境）

打開anaconda prompt，首先創建虛擬環境：

#創建新環境
conda create --name pytorch-gpu python=3.6
#激活環境
conda activate pytorch-gpu

命令行輸入：conda create –name pytorch_gpu python=3.6
python_gpu為anaconda下虛擬環境名稱，可自定義，python=3.6為選擇安裝的python版本。

proceed選擇y，回車, 等待相關包下載，可以看到在安裝完成之后，信息提示。

#如果要啟用創建的環境，輸入指令

conda activate pytorch_gpu

#關閉該環境的話，輸入指令

conda deactivate

③安裝pytorch-gpu

激活后去pytorch官網（點擊此處）

選擇適合自己的版本，但是使用conda方式下載，直接用這個語句是不能下載成功的，因為它的服務器在國外，所以要選擇下國內的鏡像源。（梯子在上面已經給了鏈接）

如果沒有創建虛擬環境（第一次安裝），打開Anaconda Prompt，前面是（base），可以直接在base里直接進行安裝

如果創建了虛擬環境，需要激活虛擬環境，后再執行condainstall

在已經激活的環境中輸入上圖紅框中的命令：（可以直接選擇鏡像那個）

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

默認pytorch官網為下載源，下載速度太慢，很容易報錯

更改為清華大學鏡像，命令行輸入下面的命令：

# 添加Anaconda的清華鏡像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# 設置搜索時顯示通道地址
config --set show_channel_urls yes 

然后再輸入：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3

注意要把后面的-c pytorch去掉，不然還是使用的默認源下載。

等待下載和安裝：

④測試

尋找到創建的python.exe（包含虛擬環境名的）進行復制

D:\Users\Administrator\anaconda3\envs\pytorch-gpu\python.exe

運行Pycharm，新建python文件輸入下面命令：

import torch
print(torch.__version__)  #注意是雙下劃線
print(torch.cuda.is_available())

選擇對應的Python環境：

選擇剛剛創建的pytorch-gpu:（可直接測試一開始復制的地址直接定位到）

最后運行剛剛創建的Python文件，出現下面即是成功：

不報錯，并返回True, 說明安裝成功！！若返回False, 說明系統的cuda版本號和 選擇的cuda版本不一致，需要將cuda版本進行更新，具體更新操作如下：

右鍵-我的電腦-管理-設備管理器，找到顯示適配器，選擇NVIDIA，右鍵-更新驅動程序，將更新到最新版本，重啟電腦即可。

注：如果要刪除自定義源更換回conda的默認源，直接刪除channels即可，命令如下：

conda config --remove-key channels

總結

以上是生活随笔為你收集整理的安装Pytorch-gpu版本（第一次安装 或 已经安装Pytorch-cpu版本后）(win10系统安装教程)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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