2019年5月2日 PyTorch v1.1发布,本文介绍如何在Win10上安装最新版的PyTorch。

安装Anaconda

这里对版本没有限制,PyTorch对Python 3.7支持良好。

检查显卡CUDA版本

可以参考这篇文章:Windows系统查看CUDA版本号

安装CUDA Toolkit

官网下载,一定要与显卡版本匹配。

建议选择网络安装,这样可以迅速检查是否和本地CUDA版本匹配。如果不匹配,可以多试几个版本。笔者查看CUDA版本是9.1,但安装9.2才能成功。

cudnn

  1. 官网下载对应CUDA的版本。
  2. 把下面的文件复制到CUDA Toolkits对应的文件夹中。(参考官方安装教程
    1. Copy \cuda\bin\cudnn64_7.dll to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin.
    2. Copy \cuda\ include\cudnn.h to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include.
    3. Copy \cuda\lib\x64\cudnn.lib to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64
  3. 添加环境变量(这一步在安装CUDA时就已经自动完成了)
Variable Name: CUDA_PATH Variable Value: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
  1. 如果使用 VS,还要把cudnn.lib添加到 VS Projects中,方法参考官方教程

安装PyTorch

可以按照官网的命令。由于conda国内源无法使用,pip又太慢,这里采用pip离线安装的方式。

  1. 下载whl文件:https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

  2. 在文件所在目录,执行命令:

    conda create -n pytorch-gpu python=3.7activate pytorch-gpupip install torch-1.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whlpip install torchvision