首先说明
本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题
我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu
查看自己安装的CUDA
nvcc -V
这里我提供一个安装tensorflow时所用的CUDA对应表
安装cuDNN时版本一定要对应正确
安装完CUDA时要改一下环境变量
只用添加这个就好，其他三个CUDA会自动为你添加
我的是cuda-11.2
但是官网没有配套的，直接就挑自己喜欢的下就行Start Locally | PyTorch
这里强调：千万不要相信在其他网站上的下载命令。有可能你下载的就是cpu版本
安装的时候可能会遇到
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
不要担心，不用管它，耐心等一等，就会出现（y/n）选择y就可以了
这里要看一眼你的pytorch是不是cuda版本的，不是要重新下载
测试安装是否成功
import torch print(torch.__version__) #注意是双下划线 print(torch.version.cuda) print(torch.cuda.is_available()) print(torch.cuda.get_device_name())
当然你这些都做完了，还是出现了False
打开你的anaconda
将这里关于pytorch的信息全部删除，再按照前面的流程走一遍，相信你自己一定会出现
到此这篇关于pytorch-gpu安装的经验与教训 的文章就介绍到这了,更多相关pytorch-gpu安装内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
