pytorch安装教程含pytorch+torcvision+python+cuda+cudnn版本对照

pytorch安装教程gpu,前提条件，pytorch 、torcvision、python、cuda、cudnn版本要对应上。建议提前把cuda、cudnn、pytorch、torchvision、python的对应版本确定之后再下载，节省时间. PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了动态计算图功能，使得神经网络的构建和调试更为灵活。在安装PyTorch时，确保所有依赖项的版本兼容性至关重要，包括PyTorch本身、TorcVision、Python、CUDA和cuDNN。 1. **CUDA**：CUDA是NVIDIA提供的用于加速计算的工具包，它允许GPU执行并行计算任务。在安装CUDA之前，首先需要确认你的显卡是否支持，并且前往NVIDIA官网下载与之兼容的CUDA版本。安装过程中，你可以选择默认路径或自定义路径，并在安装结束后添加环境变量以使系统能够识别CUDA。 2. **cuDNN**：cuDNN是NVIDIA深度学习库，它是CUDA的一个加速组件，专为深度神经网络的训练和推理优化。下载cuDNN时，需要匹配你的CUDA版本。下载解压后，将对应的库文件复制到CUDA安装目录下的相应位置，并添加环境变量。 3. **Python**：PyTorch需要一个特定版本的Python环境。Python是编写和运行PyTorch代码的基础，通常推荐使用Anaconda来管理Python环境，因为它允许轻松创建和管理多个独立的Python环境，每个环境可以有其特定的Python和库版本。 4. **PyTorch和TorcVision**：PyTorch是深度学习的主要库，而TorcVision是PyTorch的一个配套库，主要用于计算机视觉任务。两者版本需要相互兼容。在安装PyTorch时，如果网络不稳定，可以采用清华大学开源软件镜像站提供的离线安装包。下载对应版本的安装包后，通过conda命令进行离线安装。例如： ``` conda install --offline path_to_pytorch_package conda install --offline path_to_torchvision_package ``` 如果在安装过程中遇到问题，比如Python的Pillow版本不兼容，可以先更新Pillow。 5. **环境变量**：安装过程中，配置环境变量是必不可少的步骤。确保CUDA和cuDNN的库路径被添加到系统PATH环境变量中，这样Python和PyTorch才能找到它们。 6. **检查安装**：安装完成后，通过Python交互式环境运行`import torch`和`import torchvision`来检查安装是否成功。如果没有报错，且能打印出PyTorch和TorcVision的版本信息，说明安装成功。 7. **常见问题**：如遇到`CondaVerificationError`，这通常意味着conda包可能损坏或不完整。可以通过清理conda缓存来解决这个问题，使用命令`conda clean --packages --tarballs`或`conda clean --all`。 安装PyTorch及其相关依赖需要细心和耐心，确保每个组件的版本匹配，并正确配置环境变量。遵循上述步骤，应该能顺利完成安装。对于初学者，理解这些基础概念和安装流程至关重要，因为它们构成了深度学习实践中不可或缺的一部分。