Anaconda安装GPU版本pytorch(成功)

查看电脑环境，选择CUDA版本

CUDA（Compute Unified Device Architecture）中文名为统一计算设备架构，，是显卡厂商NVDIV推出的运算平台，可以帮助GPU处理图形相关的计算问题。

我们可以通过在命令行输入以下命令来查看我们电脑的CUDA版本配置，下面可以看到我的CUDA版本为11.7若电脑没有独立显卡，则该命令输入无效

nvidia-smi

CUDA版本： 11.7.99
安装GPU版的pytorch包。因为pytorch包需要与CUDA版本相匹配，所以需要根据自己机器的CUDA版本择对应版本的pytorch包进行安装CUDA 与驱动关系

创建conda环境

在指定路径创建虚拟环境
Anaconda改变虚拟环境安装路径

conda create -n pytorch-GPU python=3.7 # 创建一个python3.7的conda环境
conda activate pytorch-GPU # 进入该conda环境

换conda源, 清华镜像源

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

南京大学镜像https://mirror.nju.edu.cn/pub/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

安装pytorch

conda方法：

参考了一些文章：
conda安装GPU版pytorch，结果却是cpu版本[找到问题根源，从容解决]
conda安装GPU版pytorch，结果总是cpu版本

pytorch的文件名的普通命名格式:
一个在python=3.7conda 环境下，cudatoolkit=10.1版本的pytorch=1.7.0的文件名为pytorch-1.7.0-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2

我选择的版本如下：
python=3.8,cudatoolkit=11.7以及pytorch=2.0.0

conda install cudatoolkit=11.7 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/

pip安装（成功安装GPU版本）

官方下载whl
选择版本：python=3.8,cudatoolkit=11.7以及pytorch=2.0.0

下载到本地后cd到相应文件夹，pip install torch-2.0.0+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl

安装完毕，检查，安装成功

pip方法二

pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

检查torch是否可以使用GPU

python
import torch
torch.cuda.is_available()