gpu版本pytorch配置
pytorch官网可以下载
/
先打开命令行窗口（windows+r），输入nvidia-smi查看电脑能支持的最高cuda版本
进入pytorch官网，我选择下载官网的cuda10.2版本对应的pytorch,所以点击下图以前的版本
我刚开始直接安装的最新版本pytorch（设置了清华镜像源网站），但是网站有时候会推送cpu版本的pytorch，在配置环境的时候，注意查看推送的版本，比如先创建环境，然后在pytorch环境中下载pytorch,使用上图的命令
conda create --name pytorch python=3.7
然后发现推送的是cpu版本（我这里是因为已经安装了pytorch所以是下图显示的样子，第一次安装是在The following NEW packages will be INSTALLED:下面找pytorch,看后缀，是cpu_0则是cpu版本。）
解决方法一：如果已经安装了cpu版本，可以看这篇文章，重新在镜像源网站找到gpu版本下载
解决方法二：其实不是所有版本的pytorch都会推荐cpu版本，可以多试几个这样的命令，如果是cpu就在proceed([y]/n）？的时候输入n取消操作就行。我使用pytorch1.10.0版本的命令的时候，就推荐的是gpu版本。
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=10.2 最后可以测试是否能使用
gpu版本pytorch配置
pytorch官网可以下载
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先打开命令行窗口（windows+r），输入nvidia-smi查看电脑能支持的最高cuda版本
进入pytorch官网，我选择下载官网的cuda10.2版本对应的pytorch,所以点击下图以前的版本
我刚开始直接安装的最新版本pytorch（设置了清华镜像源网站），但是网站有时候会推送cpu版本的pytorch，在配置环境的时候，注意查看推送的版本，比如先创建环境，然后在pytorch环境中下载pytorch,使用上图的命令
conda create --name pytorch python=3.7
然后发现推送的是cpu版本（我这里是因为已经安装了pytorch所以是下图显示的样子，第一次安装是在The following NEW packages will be INSTALLED:下面找pytorch,看后缀，是cpu_0则是cpu版本。）
解决方法一：如果已经安装了cpu版本，可以看这篇文章，重新在镜像源网站找到gpu版本下载
解决方法二：其实不是所有版本的pytorch都会推荐cpu版本，可以多试几个这样的命令，如果是cpu就在proceed([y]/n）？的时候输入n取消操作就行。我使用pytorch1.10.0版本的命令的时候，就推荐的是gpu版本。
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=10.2 最后可以测试是否能使用