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在 Windows 上安装和配置 PyTorch

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在 Windows 上安装和配置 PyTorch

开始 PyTorch 旅程的第一步

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在 Windows 上安装和配置 PyTorch

因为工作原因，最近有接触到 PyTorch，今天整理一下在 Windows 平台上安装和配置 PyTorch 的过程。

为了可以通过 GPU 加速提升运算效率，PyTorch 需要 CUDA 支持，所以在安装 PyTorch 之前，需要先安装 CUDA。

安装 PyTorch 和 CUDA，加起来要下载超过 4G 的安装包。如果网络环境好，尤其是可以流畅从国外网站下载安装包的话，可以按照 PyTorch 官方指导安装（pytorch.org/get-started）。

如果网络环境不好，可以像我下面的做法，手动下载各个安装包，然后本地安装。

选择版本

从 PyTorch 官方的安装指导网页上可以看到，目前 PyTorch 的稳定版为 1.11.0 及对应的 CUDA 版本。

pytorch-version.png

因为网络环境不好，我不准备直接通过 pip3 install torch ... 命令安装，而是去下载对应的 .whl 文件。

从 download.pytorch.org/whl/torch 页面可以下载 torch 的 .whl 文件：

torch_whl.png

可以看到，PyTorch 1.11.0 支持 CUDA 10.2 / 11.3 / 11.5 和 Python 3.7 / 3.8 / 3.9 / 3.10，但是在 Windows 平台上不推荐使用 CUDA 10.2。

.whl 文件下载地址：

我自己的版本选择：

  • Python 3.9
  • CUDA 11.5 (cuDNN 8.3.3)
  • torch 1.11.0
  • torchvision 0.12.0
  • torchaudio 0.11.0

所以我下载的 .whl 文件：

  • torch-1.11.0+cu115-cp39-cp39-win_amd64.whl
  • torchvision-0.12.0+cu115-cp39-cp39-win_amd64.whl
  • torchaudio-0.11.0+cu115-cp39-cp39-win_amd64.whl

安装 CUDA

CUDA 官方主页：developer.nvidia.com/cuda-zone，在官方主页可以找到下载连接。

目前，CUDA 最新版本为 11.7。根据前面的版本选择，我找到了 CUDA 11.5.2 的下载页面。

cuda_11.5.2.png

支持 Windows 10 / 11 / Server 2016 / Server 2019 / Server 2022，建议下载 exe (local)。下载后本地安装即可。

安装 cuDNN

cuDNN 官方主页：developer.nvidia.com/cudnn，下载 cuDNN 需要注册 NVIDIA Developer Program 会员。

目前 cuDNN 的最新版本为 8.4.0，因为上面选择了 CUDA 11.5，这里下载对应的 cuDNN 8.3.3 版本。

cudnn_8.3.3.png

下载 Local Installer for Windows (Zip) 之后，将压缩包内的所有文件解压到 CUDA 安装目录，默认的安装路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5。

安装 PyTorch

因为前面已经下载 .whl 文件，可以通过 pip3 install xxx.whl 命令本地安装。

install_pytorch_from_whl.png

验证 PyTorch

verify_pytorch.png

输出的数字可能不同。

最后

至此，安装完成。

因为网络环境不好，导致在线安装很大几率中断，所以下载安装包，本地安装可以很好的保证成功率。另外，手动下载安装包之后本地安装也给版本选择、搭配提供很大空间。

(END)

pytorchPython