安装和配置pytorch

配置cuda和cudnn

有独显的话尽量配置一下。 即使入门级的独显也要比cpu快5倍以上。

本博客中有相关教程。

安装pytorch

前往pytorch官网选择对应版本安装。

注意最新版本的pytorch不支持cuda10.2版本， 可以点击 install previous versions of PyTorch寻找较新版本。

注意尽量用pip安装， 即使是在anaconda中。

如果pip安装提示未找到对应包， 可以换个版本尝试。

安装完成后， 用以下代码检查是否安装成功。

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import torch
print(torch.cuda.is_available())

True

False解决方案

如果上述检查中输出False， 首先打开NVIDIA控制面板将首选图形处理器设置为独显。然后重启。

如果还未解决， 且是用conda安装的，则重建新的虚拟环境，改用pip安装。

配置Jupyter Notebook

打开Anaconda Prompt， 输入 conda install -n envname ipykernel （注意替换虚拟环境名称）。

之后激活虚拟环境， 输入python -m ipykernel install --user

然后退出虚拟环境， 打开Jupyter Notebook， 导入torch并测试cuda是否可用。

配置VScode

Jupyter Notebook 本体十分难用。可以在VScode下载Jupyter相关插件，通过VScode编辑。