如何搭建pytorch环境的方法步骤

1.conda创建虚拟环境pytorch_gpu

conda create -n pytorch_gpu python=3.6

创建虚拟环境还是相对较快的，它会自动为本环境安装一些基本的库，等待时间无需很长，成功之后界面如下所示：

但是在下载过程中torchvision以及pytorch没有下载成功，

因为这是去其官网下载，下载速度很慢，在上图中我们也可以看出是因为网络错误,网络上也有几种其他的方法，此处我没去验证，我还是让电脑重新下载的，等待时间挺长的，但是因为是在晚上下载的，一早起来就好了

而后输入如下指令，查看torch是否安装成功

>>> import torch
>>> x=torch.randn(4,4)
>>> print(x)

正常情况下是出现这个界面的：

验证完成之后，可以quit()保存退出。

4.5 如何查看自己电脑cuda版本

4.5.1 windows如何查看

NVDIA控制面板–>帮助–>系统信息

组件–>NVCUDA.DLL 可以查看CUDA版本

这里我的显示是10.1,所以我上边下载的版本也是10.1的，这里的版本要对应上，否则会出现问题。

4.5.2 linux如何查看

打开终端，输入：nvcc -V

nvcc -V

或者如下方式查看：

CUDA:

cat /usr/local/cuda/version.txt

cudnn:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

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