深度学习中如何在本地安装符合自己版本的Torch

前置软件：Anaconda（其实也可以不用，如果你想裸奔的话）

如果有Anaconda了就不要单独下在python编译器了。

在cmd里面输入一下代码创建虚拟环境

解释 ：创建环境名为 myenv 的虚拟环境，改虚拟环境的python版本为3.8.10

选择y，确认安装。

之后我们输入以下代码

前面有（虚拟环境名）说明激活成功

下面我们查看电脑支持的CUDA版本，以我的电脑为例。

在桌面处右键打开NVIDIA 控制面板，点击左下角的系统信息，然后点击组件，得到以下界面

在此界面的NVCUDA.DLL可以看到此电脑支持的最高版本CUDA为10.1.

之后我们打开Pytorch的官网

因为在此界面我们找不到支持的10.1的CUDA的安装方法，所以我们点击

Previous versions of PyTorch 

进入界面选择其他版本的CUDA安装命令

我建议选择pip开头的命令，从图片中我们可以找到命令（注意支持Windows还是Linux）。因为直接从官网下载的话，速度很慢，所以我们使用镜像下载。

在这条命令的后面加上

也可以使用其他的镜像

所以安装的命令如下图。记住要在激活虚拟环境的cmd中运行。

验证

输入python进入编译器，然后输入以下代码

import torch # 如果pytorch安装成功即可导入

print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用

print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量

print(torch.version.cuda) # 查看CUDA的版本号

以上我们完成了Torch的安装