任意版本pytorch-gpu环境搭建方法_tortorish的博客-CSDN博客
网上关于pytorch-gpu环境搭建的教程非常多。但若在国内，直接使用pytorch官网上的命令，经常会遇到下载过慢的情况。而若使用清华源、阿里源等网站，上面的pytorch版本更新没有官网及时，且命名方式与官网上也有区别。本文提供一种最简单快速的方式，安装gpu版pytorch。这里唯一的门槛是要会科学上网。
一、安装前提
1、若操作系统为windows，需要安装cuda和cudnn，这里需要注意注意cuda、cudnn之间是有对应关系的。先下载cuda，再下载cudnn。网上相关教程很多，这里就不再赘述了。
2、安装ananconda。
二、手动安装pytorch
1、登录pytorch官网，下载whl文件（需要科学上网）
网址：https://download.pytorch.org/whl/torch/
，从cuda9到cuda11都可以找到相应whl文件！！！
进入后便能看到各种版本的torch。那么如何选择自己想要的版本呢？
示例：
1、torch-1.10.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl
1.10.0：pytorch的版本；cpu：表示cpu版的torch；cp38：python3.8；win：操作系统
2、torch-1.10.0+cu113-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
同理，不同的是，cu113表示对应的cuda版本为11.3
2、pip安装whl文件
1、首先创建环境，我安装的是 “torch-1.10.0+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl”，所以需要安装3.9版的python环境
conda create -n pytorch python=3.9
2、激活环境
activate pytorch
结果：
3、切换到whl文件所在目录。我的是在download文件夹里
结果：
4、最后就是安装whl文件啦！
pip install "torch-1.10.0+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl"
稍等片刻出现：
5、torchvision安装
torchvision是一个很小但很重要的库，建议大家安装。由于比较小，直接pip install torchvision就可以了。
三、检查是否安装成功
若出现True ，则表明gpu可以正常使用。大功告成！！！
