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網(wǎng)上很多關(guān)于python+pytorch+cuda+cuDNN的教程，作為一只新手小菜鳥，好不容易跟著眾多大佬們成功安裝了cuda和cuDNN（從官網(wǎng)下載cuda和cuDNN到本地，在本地進行安裝并配置了環(huán)境變量），并通過了檢測！好家伙啊，發(fā)現(xiàn)我不會加到虛擬環(huán)境里?。ㄊ聦嵤遣挥脝为毾螺dcuda和cudnn，可以直接用conda安裝）

接著各種查怎么把安裝到本地的cuda整到目標虛擬環(huán)境里，發(fā)現(xiàn)很多是從conda里直接install，不過直接下載會很慢，大多是在conda中直接從清華大學開源軟件鏡像站 網(wǎng)址中鏈接（通過channel）下載，或者從清華大學開源軟件鏡像站下載cuda和cuDNN包，在conda中從本地install，下文會都提到。

踩坑做法：

從Nvidia官網(wǎng)下載cuda10.2并安裝到電腦中，no！no！no！不是這樣的！

首先，我們要明確，我們是要在虛擬環(huán)境中安裝cuda和cuDNN?。?！只需要在虛擬環(huán)境中安裝就可以了。

一套整理過的踩坑做法！（在電腦里安裝cuda等）

正確做法(兩種都可以）： 一. 安裝包下載到本地，離線安裝到虛擬環(huán)境中（這個更保險）

conda環(huán)境下安裝GPU版本的pytorch

1. 下載離線包

離線包下載地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

win系統(tǒng)下：torch = 1.10.0，torchvision = 0.11.1，torchaudio = 0.10.0 ，cuda=11.3

PS：系統(tǒng)和包的版本可以換成別的版本，按照自己的需求下載即可。太老的包版本可能在這里找不到，建議換高一些的版本。如果直接有以下安裝包，可以直接進入第二步，安裝。

（1）下載torch = 1.10.0版本

（2）下載torchvision = 0.11.1

（3）下載torchaudio = 0.10.0

2. 安裝

在anaconda的虛擬環(huán)境中，cd到這三個文件存儲的路徑

我存放的位置：

pip install torch-1.10.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

pip install torchvision-0.11.1+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

pip install torchaudio-0.10.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

3. 測試是否安裝好

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

ok

二、評論區(qū)大佬提供的下載方法（這個超級好用?。。。?p>orz? orz? orz? 感謝大佬們在評論區(qū)里互動，幫助解決大家的困難，以及提供更好的辦法！

可以直接在虛擬環(huán)境中下載cuda11.1以及對應的torch版本等，利用命令：

pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
?

pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
?

orz?? 救命，這個命令也太好用了吧?。?！?? 主推?。?！

三. 聯(lián)網(wǎng)下載（在虛擬環(huán)境中下載安裝，選此辦法，但不一定可行）

首先， 在如下位置找到 .condarc 文件以記事本形式打開

將里面的內(nèi)容，替換成以下內(nèi)容：（清華的鏡像、還有一些其他鏡像，下載地址）

（1）原本的內(nèi)容：

channels:
- defaults
ssl_verify: true

（2）把（1）中內(nèi)容替換成：

channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

- https://conda.anaconda.org/
- http://pypi.douban.com/simple/ ?
- http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

show_channel_urls: true
ssl_verify: false

更新?。?！

（3）如果上述channels已無法使用，即使用步驟（2）后，經(jīng)常提示http錯誤信息，可以嘗試這一步，把（1）中的內(nèi)容替換成：

channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

親測有效

否則會出現(xiàn)如下錯誤：

可以創(chuàng)建一個新的虛擬環(huán)境安裝：

（1）conda create -n env_name python=3.8

（2）conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

也可以在舊的虛擬環(huán)境中安裝：

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

上面的包版本可以換成你想要的版本，注意要對應，才能成功啟用cuda。

（2022.10.28，上面這套應該已經(jīng)無法下載了，可以最好換成其他版本）

到此，已經(jīng)完成安裝啦！

有幫助的話可以點個小贊嘛? 嘿嘿? 狠狠地期待住了

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悲催死磕舊環(huán)境歷程，當個笑話

假設(shè)pytorch gpu版已安裝。我的舊環(huán)境里安裝的是 pytorch且 cpuonly，從此，我的悲催歷程開始了。

在conda虛擬環(huán)境中安裝cuda 10.2，其他版本類似，更換版本名即可

從清華大學開源軟件鏡像站下載

conda install cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/

直接下載，慢

conda install cudatoolkit=10.2

在conda虛擬環(huán)境中安裝cuDNN 7.6.5，其他版本類似，更換版本名即可

conda install cudnn=7.6.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

或者

conda install cudnn=7.6.5

或者自動匹配版本

conda install cudnn

安裝完后，查看list，可以看到已經(jīng)安裝到環(huán)境中了

但是?。?！

我的天，怎么回事?為啥還是不行呢？

突然想起來，我當時安裝pytorch的時候，用的是下面的命令：

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cpuonly -c pytorch（這個是官方給的）

用的是cpuonly！也就是，不能使用gpu的，嗚嗚嗚嗚.jpg卸載pytorch，conda uninstall

（1）先卸載Pytorch

conda uninstall pytorch

（2）從國內(nèi)鏡像（清華大學）下載

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0

或者從官網(wǎng)下載，超級慢

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 -c pytorch

再次下載pytorch，還是不行，甚至numpy庫崩了，我也崩了呀?。?！

含淚conda uninstall numpy

conda install numpy?

numpy活了，但是！ cuda還是檢測不出來？？

可能是需要先安裝pytorch？？再安裝cuda？？

試試叭：

先全部卸載

conda uninstall cudatoolkit（卸載完這個，cudnn也沒了）

conda uninstall cudnn

再下載，如前所述下載方式。

服了，還是不行？！我無了呀！

可能是torch和cuda必須一起安裝？如果分開會認為安裝的torch是cpu版的？

毀滅吧，torch、cuda全卸載掉，這次一起安裝

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

不行呢還是不行呢！

算球，我重新建立了一個新環(huán)境，用以下命令創(chuàng)建torch和cuda

conda install pytorch=1.7.0 torchvision=0.8.0 cudatoolkit=10.2

然后就行了？？？我也不懂為啥，再次用原先的虛擬環(huán)境試一下，不行就拜拜！

不行?。。?！因為第一次下載的pytorch是cpu版本的，卸載后安裝的一直都是cpu，即使后面跟的是cuda，也不會安裝成gpu的，原因終于找到了??！要想辦法，把這個cpu魔咒去掉??！

首先去清華開源庫下載pytorch的gpu版，存放在如下地址中：E:\Software\CUDA10.2\pytorch-1.7.0-py3.8_cuda102_cudnn7_0.tar

（1）安裝pytorch gpu版

conda install E:\Software\CUDA10.2\pytorch-1.7.0-py3.8_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2


（2）安裝其他選項

conda install torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

終成正果?。。? 一個? cpuonly? 惹的禍?。。?！? 應該改不會有人遇到我這種情況叭！！

其實可以直接創(chuàng)建一個新環(huán)境，安裝所需pytorch、cuda版本，沒必要和舊環(huán)境死磕，我就是想知道為什么不可以直接在舊環(huán)境中下載，嘿嘿，算是給我玩兒明白了，淚奔::>_<::

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網(wǎng)頁名稱：Anaconda虛擬環(huán)境中安裝torch+cuda+cuDNN-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)站URL：http://www.rwnh.cn/article30/csjjpo.html

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