Pytorch——Window上Pytorch的安装教程
1 致谢
感谢陈助教的帮助！济南小程序开发制作
2 前⾔
今天也在学习CNN~
在做“动物多分类”项⽬时，要⽤到Pytorch，所以先要安装Pytorch~
inherit的过去式
3 环境要求
Windows：
CUDA（先要装好CUDA库）
4 安装步骤
Windows：
step 1：⾸先进⼊Pytorch官⽹，根据电脑的配置信息，获得相应的安装指令，
安装链接：
如图所⽰，
step 2：安装过程中可能会出现因为⽹络问题⽽下载不成功的情况（下载速度很慢，并且在中途会出
现下载不成功的情况，which is due to the GFW），下到⼀半的时候会出现“CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url”的错误，从⽽⽆法继续安装，这时候我们需要使⽤镜像来进⾏安装，
这⾥我们使⽤的是，我们进⼊清华⼤学的Conda镜像⽹站，
⽹站告诉我们需要修改.condarc⽂件，我们按照⽹站中给出的内容进⾏替换，如下图所⽰，
5 如何验证安装成功
1、打开 Anaconda Prompt；groupby优化千万级别表
2、输⼊
python
以进⼊python的编译环境；
3、分别输⼊以下代码：
import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available())
这段代码的含义是：引⼊相关的包，并检测CUDA架构是否可⽤。
电脑python安装教程如果CUDA可⽤，就会得到如下的输出，
输出“True”就说明，CUDA可以在Pytorch中使⽤了，
测试成功啦！
身体会发生变化是?
6 问题排除
torch.cuda.is_available()输出False
从直观上来说，就是CUDA在Pytorch框架中⽆法使⽤，原因可能有以下⼏点：
显卡驱动版本低，不⽀持当前版本的CUDA
CUDA版本不正确
openstack创建内部网络显卡驱动版本低，不⽀持当前版本的CUDA：
在使⽤ CUDA Toolkit安装CUDA时，在“⾃定义”选项中， CUDA Toolkit会⾃动为你匹配最新最合适的驱动版本，如果当前电脑安装的驱动版本低于Toolkit推荐的版本的话，就需要更新最新的显卡驱动。
CUDA版本不正确：
即Pytorch的版本与CUDA版本不对应，这在Pytorch下载的时候就应当进⾏确认。

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