安装torch gpu版（不走弯路）
安装torch gpu版（不走弯路）
ytkz一、查看cuda版本
在命令行中输入nvidia-smi
nvidia-smi
得到cuda版本为12.4，主要关注该版本是否大于10.2即可。
二、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件
以python3.11为例，当然其他版本也适用。
经验：
安装cuda12.4（又写作cu124）版本对应的三个组件，是比较稳妥的
国内源容易在安装时自动替换为cpu版本，因此从pytorch官网下载较稳妥
建议使用pip安装，conda安装很可能会安装为cpu版本
下面为具体步骤：
（1）打开网址：https://download.pytorch.org/whl/
首先选择torch，ctrl + F 搜索 [cu124-cp311-cp311-win] 这里cu124 是我们下载的 CUDA 12.4 版本，cp311-cp311 是说我们的 Python 版本是 3.11。如果要安装python3.12那将cp3.11改为cp3.12即可。
单击即可下载。
我们继续查找该版本对应的torchvision 和torchaudio版本。
在之前的网址中选择torchaudio，ctrl + F 搜索 [cu124-cp311-cp311-win]，选择版本为2.4.0的。高亮处单击下载。
同理在之前的网址中选择torchvision，ctrl + F 搜索 [cu124-cp311-cp311-win]，选择版本为0.19.0的。高亮处单击下载。
下载了3个.whl文件，建议都安装到同一个文件夹下，比如D:\pytorch_whl
（2）安装虚拟环境
默认大家都安装好Anaconda了。在开始菜单中搜索anaconda Prompt，点击进入。
创建python虚拟环境：
conda create -n your_env_name python=x.x这里your_env_name表示你即将安装的虚拟环境的名字，x.x表示python版本。我这里设置名称为rs，安装的python版本为3.11，于是输入 conda create -n rs python=3.11 后回车：
注意rs文件夹可以在Anaconda的安装目录下的envs文件夹下找到。
之后激活该虚拟环境:
conda activate your_env_name
回车后的结果应该前面有一个（rs），代表你现在已经进入了rs这个虚拟环境。
（3）加载.whl文件并测试安装是否成功
现在需要依次将之前安装的三个.whl文件加载，需要这三个文件的绝对路径，以我刚才的安装路径D:\pytorch_whl 为例，依次按下面顺序输入(就是输入完一个就按一下回车)：
pip install D:\pytorch_whl\torch-2.4.0+cu124-cp311-cp311-win_amd64.whl
pip install D:\pytorch_whl\torchaudio-2.4.0+cu124-cp311-cp311-win_amd64.whl
pip install D:\pytorch_whl\torchvision-0.19.0+cu124-cp311-cp311-win_amd64.whl安装过程耐心等待。
安装结束后需要测试是否成功安装gpu版本的pytorch，这里依旧在rs环境下输入python，进入python编程环境后输入import torch 回车后输入torch.cuda.is_available()。如果返回True则安装成功。
另外补充一下，如果安装过程中出现差错，需要删除某个虚拟环境时，可以在base环境下使用指令。
conda remove -n 需要删除的环境名 --all比如我自己创建的虚拟环境命名为rs，但是我想删除它。就可以使用下面的指令：
conda remove -n rs --all
