在windows中对torch1.7.1版本环境配置

复杂的安装方式：（不推荐）
- 环境内容
- 下载 Cudnn 和 CUDA （可选）
简单粗暴安装方式：（强烈推荐）

复杂的安装方式：（不推荐）

环境内容

torch：1.7.1

安装Python版本要求

Python 3.5 — 3.7

下载 ANACONDA 对 Python版本和第三方库进行管理

官方推荐下载：https://pytorch.org/

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia

下载 Cudnn 和 CUDA （可选）

可在命令行汇总执行查看驱动版本：

nvidia-smi

或者通过NVIDIA控制面板在菜单栏帮助中选择系统信息

然后再选择组件

根据本地的NVIDIA CUDA 版本去找到官方对应的CUDA版本

CUDA Toolkit 11.0 Download：
https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

下载成功后进行安装

安装完成之后，还需要下载cuDNN，这里需要登录并填写问卷才能下载
cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

下载后进行解压

把 cuda 压缩包解压出来的文件复制到盘符:…\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0中

接下来设置环境变量：
计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量
可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V11_0两个环境变量
如下图所示：

接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.0(这是我默认安装位置的路径)
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

如下图所示：

在系统变量 PATH 的末尾添加：

%CUDA_LIB_PATH%;
%CUDA_BIN_PATH%;
%CUDA_SDK_LIB_PATH%;
%CUDA_SDK_BIN_PATH%;

再添加如下4条（默认安装路径）：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib

如果你选用了自定义路径，上述这些默认路径都应该相应替换为你的自定义路径，以上为我的环境变量和PATH的配置情况：

环境变量：
配置完成后，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe：

首先win+R启动cmd，cd到安装目录下的 …\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\demo_suite
然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe应该得到下图:

如果以上两步都返回了Result=PASS，那么就算成功了。

在ANACONDA 中安装 pytorch 选择安装1.7.1版本

清华conda源地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

添加清华源

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 --set show_channel_urls yes

建议同时添加第三方conda源：

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/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

在cmd中输入 python 进入python 编译环境后，输入以下命令测试 pytorch GPU版本是否安装成功

import torch
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())

另一种安装方式

简单粗暴安装方式：（强烈推荐）

安装虚拟环境

conda create -n pytorch python=3.6

切换到刚创建的 pytorch中

conda activate pytorch

添加清华源

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 --set show_channel_urls yes

建议同时添加第三方conda源：

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/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

安装 pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1

通过以下指令，查看当前python环境是否成功安装了 torch 1.7.1

pip list

在cmd中输入 python 进入python 编译环境后，输入以下命令测试 pytorch GPU版本是否安装成功

import torch
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())

几步搞定，不需要去安装Cudnn 和 CUDA！！！！！！