标签：cuda9.2 anaconda3 torch 1.38 pytorch https anaconda edu 下载

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环境

查看显卡

方法一

方法二

下载python

下载anaconda3

下载cuda9.2和cudnn7.2.1.38

下载pytorch

1、修改.condarc（贴清华源）+官网指令

2、离线安装torch和torchvision

下载pycharm

另外一些指令

再插播一条。

再再插播一条。

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环境

• windows10
• python3.8
• Anaconda3
• cuda9.2
• cudnn-9.2-windows-7.2.138
•  pycharm

在搭了2次pytorch环境后，一次cpu版本，一次就是标题，踩了很多坑，在csdn找了很多文章，记录一下自己遇到的错，顺便提供一点参考。

我第一次下载是跟着一步步来的，cuda也下载了，cudnn也放进去了，pycharm也下载了，可是我的卡是AMD的。后来我看到支持AMD显卡的，可是我不知道它不支持windows。AMD显卡安装pytorch看这里。

要安装，先确定自己要装的是什么，不能像我一样遇到错了才回过头去看，呜呜。

先看自己的显卡是什么（任务管理器-性能-右上角）。如果是多卡，在设备管理器-显示适配器查看。会显示所有的显卡。

再看显卡支持的cuda版本。如果不支持就下载cpu版本。一开始没有nvidia的显卡我试了下载nvidia的驱动，因为看了一篇帖子好像可以这样做，但是硬件不支持，用不了。cpu安装看这里。

查看显卡

方法一

在NVIDIA的控制面板-系统信息-组件查看。

这里是支持cuda9.2的

方法二

在cmd里使用

nvcc -V

 查看driver version的值，我的是399多，所以对应的cuda9.2。

1.CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本。驱动是向下兼容的，其决定了可安装的CUDA和CUDAToolkit的最高版本。 

2.CUDA及其可用PyTorch对应版本

我最高可以装的是pytorch的1.6.0版本。 

以上图片来自Pytorch版本、CUDA版本与显卡驱动版本的对应关系_kelly若的博客-CSDN博客_pytorch和cuda对应版本

下载python

其实我不理解为何要下载python，因为后面好像也没有用到。

如果下载Anaconda勾选了下载默认的python应该不另外下载也可以吧。

在Anoconda里指定python版本时候，好像用的也不是自己下载的。

我不理解，但还是放上下载链接。

下载anaconda3

官网下载链接也可以在清华镜像源下载。

附上举例！一开始我真的不知道这都是什么意思。 

不过安装Anaconda我感觉在官网下载就可以了，最理想的情况是anaconda默认的python版本，以及你下载的torch对应的python版本从一开始就是一致的，但是不一致除了多走一点弯路，也是可以的。

我下载的就是官网最新的版本，对应的python版本是3.9.7。但是我在安装时候没有勾选默认下载内置python。不过在Anaconda Prompt(base)的情况下，python的版本会显示3.9.7，就算我激活了另外的版本，它也是！这就导致我在离线安装torch的时候，在base里pip install一直报错ERROR。后面我发现要到指定的版本去安装哈哈。

下载完，要安装了。

如果只有你自己一个人用就选择Just me

可以自定义安装路径（这个软件有点大，默认安装在C盘emm，C盘空间宽裕的话可以默认），点击Browse...可以自定义

然后就是等待了。 

下载完可以在左下角的徽标里找到图上那个，打开它。 

就是这个样子

用conda --version或者python查看信息，安装成功了。

 先看一下目前有的环境。

conda info --env

或者

conda env list

这里base是默认的，pytorch和python38就是我创建的。

创建步骤：

conda create -n python38 python=3.8

下载一个叫做python38的python3.8版本 。python38是我自定义的名字，你可以另取。python=3.8说的是我要下载python3.8版本的

下载时候会有一个选择，选择y。

然后进入python38，用下面指令进入。

conda activate python38

下载cuda9.2和cudnn7.2.1.38

接下来，下载cuda和cudnn。

根据最开始看的显卡，我要下载的是cuda9.2。下载链接

cudnn下载只要注册一下就可以下载了。不过加载好慢，这里就放上百度云链接了。

链接：https://pan.baidu.com/s/1Oozk8Tkxvp0QeRZiNqpDXw 
提取码：896g

下载pytorch

下载pytorch有2种方法。

1、修改.condarc（贴清华源）+官网指令

 pytorch官网地址。在官网上可以看到这个界面，run this command代表执行那个指令可以安装pytorch。

conda install pytorch torchvision 

去掉-c pytorch，换清华源下载。步骤在下面。

官网以前版本的地址。可以根据这个网址去看以前的版本。

换清华源：用记事本打开.condarc（地址：C:\Users\ASUS\.condarc）修改为：

这个是复制的下面这个链接的WIN10下pytorch环境配置（安装了半天的血泪史）_熊孩纸_的博客-CSDN博客_pytorch环境搭建

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

或者

这个是复制的这个链接的anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

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

我CPU版用的是上面的，GPU版用的是下面的。因为我在装完之后测试时候，import torch说没有torch这个模块，我就换了下面这个。

2、离线安装torch和torchvision

下载.whl文件。https://download.pytorch.org/whl/cu92/torch_stable.html

首先下载torch

我下载的是torch1.5.0。

torch-1.5.0代表pytorch版本 

cu92代表cuda 9.2

cp38代表python 3.8

win_amd64代表windows 64位

再下载torchvision：

torch对应的torchvision版本如下图， 图片来自Pytorch版本、CUDA版本与显卡驱动版本的对应关系_kelly若的博客-CSDN博客_pytorch和cuda对应版本

要下载的torchvision是：

下载好后，放在任意的文件夹，我的是 

现在进行离线安装：

如果没有wheel，那么先

pip install wheel

一般情况是有的。

先安装torch，再安装torchvision。安装指令是pip install+放whl的文件目录+whl的名称

pip install D:\torch_torchvision\torch-1.5.0+cu92-cp38-cp38-win_amd64.whl

pip install D:\torch_torchvision\torchvision-0.6.0+cu92-cp38-cp38-win_amd64.whl

 这里需要注意的是，要在对应的环境里。我要在创建激活的python38里，如下图。必须要对应，不然会出现ERROR。 

再测试一下，安装是否成功。

import torch
print(torch.__version__)

​

下载pycharm

下载链接

下载社区版即可。

重要的是在pycharm配置环境，我一开始选择的conda environment，但是我用了很长一段时间后发现，我在anaconda prompt下载的包，在pycharm都用不了。这次看到一个环境是这么配的，我想应该是对的。

在pycharm里测试是否可以用cuda，以及torch的版本。

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

​

在pycharm里测试的torch.cuda.is_available()是True，在cmd里false。我不理解，不过问题应该不大。 

到这里整个关于pytorch的安装过程应该就可以结束了。

主要是借鉴了这一篇Windows10+CUDA9.2+CUDNN配置pytorch（GPU）（花了两天时间走了不少坑）_CCwantfly的博客-CSDN博客

另外一些指令

卸载torch

如果使用的是conda安装，那就用conda卸载。如果用的是pip安装，就用pip卸载。你忘了的话，就两个都用。

conda uninstall torch
conda uninstall torchvision

pip uninstall torch
pip uninstall torchvision

升级当前版本的conda

conda update conda

删除一个环境

conda remove -n 名字

 安装另外的包

conda install 名字
pip install 名字

再插播一条。

在我准备在cmd里测试时候，torch.cuda.is_available()返回的是false。刚开始我发现显卡换成了intel，搜了一下怎么换回来，结果发现nvidia显卡设备有黄色感叹号，点进去内容是：Windows 无法验证此设备所需的驱动程序的数字签名。某软件或硬件最近有所更改，可能安装了签名错误或损毁的文件，或者安装的文件可能是来路不明的恶意软件。(代码52)。

查看显卡：设备管理器-显示适配器

​

我搜到了一篇说是：

        1、按下shift 按键 点击重启按钮 重启后

        2.疑难解答-->启动-->f7 禁用未签名强制验证

链接：Windows 无法验证此设备所需的驱动程序的数字签名。某软件或硬件最近有所更改，可能安装了签名错误或损毁的文件，或者安装的文件可能是来路不明的恶意软件。(代码52)..._weixin_33868027的博客-CSDN博客

但是我在犹豫的时候，点了更新驱动程序。更新完之后正常了。

​

​

再再插播一条。

查找设备管理器这些我都是用的Everything这个软件，速度很快，没有广告，强烈推荐。好用！

Everything下载

软件图标：​

标签：cuda9.2,anaconda3,torch,1.38,pytorch,https,anaconda,edu,下载
来源： https://blog.csdn.net/qq_40886995/article/details/121855125

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