1、檢視自己電腦是否匹配GPU版本。

裝置管理器檢視。

檢視官網是否匹配。地址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus **

2、進入NVIDIA對電腦版本進行查**看。

如果可以的的話可以自己解除安裝原來版本，後安裝新版本。安裝地址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

接下來，進入NVIDIA安裝過程，在這安裝過程中，我一開始直接選擇的精簡安裝，但由於VS的原因，導致無法正常安裝，於是我換成了自定義的安裝方式，並將VS勾給去掉，便可以正常安裝了，至於CUDA的安裝目錄，大家預設安裝在C盤即可。

安裝完成之後，便是配置環境變數。環境變數配置如下圖所示。

檢驗是否安裝成功。

3.CUDNN安裝

點選https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，選擇下載download cudnn，但這裡需要你註冊一個賬號，然後進行問卷之後才可以進行下載頁面，反正一步步操作即可。

這裡記住一定要相配合，不然後期安裝會失敗。下載之後，解壓縮，將CUDNN壓縮包裡面的bin、clude、lib檔案直接複製到CUDA的安裝目錄下，直接覆蓋安裝即可。

到此為止cuda、cudnn安裝成功

**4、安裝anacond

一直點next

第一個不勾選就可以了。具體過程可以看https://jingyan.baidu.com/article/425e69e615da75be14fc1645.html

5、安裝pytorch

如果安裝tensorflow，前面步驟一模一樣。只是安裝口令不同罷了。這裡只詳細介紹pytorch的安裝過程。

開啟anaconda下的Anaconda Prompt貼上命令就可以安裝了，此過程看網速，一般來說很快。但是一般我喜歡啟用一個環境，首先採用：conda create --name pytorch python=3.6取一個虛擬環境。其次activate pytorch啟用，在環境裡面安裝，這樣即使安裝tensorflow再安裝一個環境就行了。方便。

下面是安裝命令。如果按裝較慢，可以試試清華映象來進行安裝。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123conda config --set show_channel_urls yes

最後輸入官網複製的命令：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0即可完成安裝（原命令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch需要去掉後面部分不然還是會預設下載，則映象源沒用）

如果還是安裝不了，建議訪問這個博主的文章https://blog.csdn.net/qq_38704904/article/details/95192856 看一下在本地下載好pytorch後的安裝過程，其實也比較簡單。

另外附上pytorch各個版本下載地址大全：https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/90033909

另外這個地方請注意，安裝torchvision要與torch相匹配。

不然會出現下面這張錯誤

6、測試是否成功

總結

到此這篇關於Windows10+anacond+GPU+pytorch安裝詳細過程的文章就介紹到這了,更多相關Windows10 anacond GPU pytorch安裝內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！