1、下载安装python,勾选添加到环境,选择自定义安装,选择路径,其他默认。安装完成后,pip也安装完毕(包含在python中)。以管理员身份运行cmd,输入:pip --version,查看pip版本,有版本号则说明安装成功。
2、更换源,win+R 输入%HOMEPATH%,在此目录下创建 pip 文件夹,其内创建 pip.ini 文件,粘贴如下内容:
[global] timeout = 6000 index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
3、PyTorch官网查看支持的cuda版本,下载支持的cuda和对应的cudnn。
安装cuda,默认路径,安装完成后,把下载的cudnn解压,放到cuda安装路径的对应文件夹中。
在C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1extrasdemo_suite目录中,按下shift+鼠标右键,在此处打开powershell窗口,输入./bandwidthTest.exe,出现GPU信息则安装成功。
4、安装pytorch(pip命令行方式),以管理员身份运行cmd,复制粘贴步骤3图中的代码,回车即可。若出现安装失败,可以逐个安装,
先 pip install torch===1.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
再 pip install torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
完成后,在cmd中输入红框标示的代码,信息如图则说明pytorch安装成功,且可以使用GPU。