win10 install PyTorch

准备工作：

• 安装语言环境 Python
• 安装包管理工具 Anaconda（Pip等也可以）
• 查看GPU是否是NVIDIA,并查看该版本是否支持CUDA,下载相应版本的PyTorch
  • 不支持：PyTorch(None CUDA)
  • 支持：CUDA -> CUDNN ->PyTorch

GPU，CUDA，cuDNN的理解

• CUDA 并行计算框架，处理大型并行计算
• cuDNN 深层神经网络的GPU加速库
  都是NVIDIA出的，且必须使用NVIDIA

下载并安装Anaconda

Anaconda 清华开源镜像

把Anaconda加入环境变量，以直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令

# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

查看设备管理器

win+x,然后 m，在设备管理器查看电脑GPU是否是NVIDIA

查看是否有NVIDIA显卡

查看支持cuda版本

• 查看NVIDIA控制面板

  
  控制面板
  查看支持cuda版本
• 查看NVIDIA官网

安装 CUDA和 cuDNN (无N卡跳过)

CUDA下载地址
cuDNN下载地址需要注册登录并填写问卷

对应版本CUDA
对应版本cuDNN

下载 pytorch

• 无N卡
  conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
  无N卡
• N卡版本旧（有的已经太旧不支持，参考无N卡）
  各平台旧版本pytorch下载方式
  conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch

N卡支持的CUDA版本如果不在上图（无N卡）CUDA的列表上建议使用无N卡方式下载，没有GPU加速，不影响框架学习

---

相关参考

1. GPU，CUDA，cuDNN的理解
2. GPU, CUDA,cuDNN三者的关系总结
3. win10下CUDA和CUDNN的安装（超详细）！亲测有效！