事先安装anaconda、下载cuda和cudnn 网上教程很多,基本不会出现什么问题,这里就不多赘述。本文使用的环境为Python3.6。
首先创建pytorch环境
conda create -n 环境名称 Python=版本号然后进入环境,此处我的环境名称为pytorch
conda activate pytorch然后查看是否是自己创建的Python版本号。
Python --version若是自己的版本号就可以在此环境终端下载需要的包,若不是,则退出环境
conda deactivate然后重新进入,此时再查看自己的版本号,一般都是正确的。
2、安装Pytorch
因为国内镜像被禁,无论是pip还是canda都不能找到相关资源库,所以此处推荐离线安装,先下载pytorch安装包。
先去pytorch官网查看和自己cuda版本相符的torch版本号。
找到如下界面:

stable是比较稳定版本,建议选择这个,选择Linux系统,此处cuda版本不相符,点击红框部分“previous versions of pytorch”查看更多历史版本。

此处为我需要的版本号,pytorch1.4.0+torchvision0.5.0,记住自己匹配的版本号,进入离线下载包地址下载离线包。
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

cu为GPU版本,101是cuda版本号,0.5.0的torchvision,对应自己的Python3.6 版本。
下载好这两个东西就下载好了pytorch的离线包。
然后进入Python版本正确的终端环境下,cd 到下载包位置的目录下,或者复制下载好的包到自己的环境目录下,然后终端运行:
pip install torch-1.4.0-cp36-cp36m-Linux_x86_64.whlpip install torchvision torch-0.5.0-cp36-cp36m-Linux_x86_64.whl到此就安装完毕了。
测试安装是否成功:
终端进入Python
Python然后键入:
import torch没有报错即为安装成功。。
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