这几天为了运行python的图像转换的项目,不得不安装pytorch,安装了两天,最后把经验记录一下。

如果版本不匹配会抛出很多错误,而网上的各种解决方式有大部分也解决不了问题。

在安装pytorch之前,首先是你的PC安装的是NVIDIA显卡,然后打开NVIDIA控制面板,查看CUDA的版本,老的显卡建议就到8.0,因为9.0的cuda要求显卡的计算能力在3.5以上

我的显卡计算能力只有3.0。如果显卡的版本较低需要进行cuda版本升级。

运算能力参照:https://blog.csdn.net/real_myth/article/details/44308169

NVIDIA版本下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

显卡版本安装之后,需要安装Anaconda3,参照网上的例子如果这时候进行pytorch安装,会默认安装cuda9.1,即使你指定cuda80也不好用,所以只能下载离线版本的

cuda为80版本的pytorch。

https://pan.baidu.com/s/1dF6ayLr?errno=0&errmsg=Auth%20Login%20Sucess&&bduss=&ssnerror=0&traceid=#list/path=%2Fpytorch

下载到本地之后,在Anaconda Prompt终端运行:

conda install numpy mkl cffi

conda install --offline pytorch-0.2.1-py36he6bf560_0.2.1cu80.tar.bz2 #离线安装

完了!

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