python安装whl_2023年9月份pytorch安装方法分享（带cuda版本win10）

1.为什么要写这篇文章？

最近安装遇到很多问题，但是大部分教程都是老版本，新版本的安装方法很难懂

问题还有很多，我在这里帮你解决。

2.安装驱动和cuda

在开始菜单中键入 cmd 以打开命令提示符。

输入-smi查看显卡对应的cuda版本，cuda版本是向下兼容的，所以显卡驱动越新越好，如果cuda版本比较低的话，可以去官网下载最新的驱动。

然后去这个网站下载cuda

我有win10所以我下载了win10版本。

安装的时候选择自定义安装，只选择CUDA，安装位置可以自己选择，不一定要安装在C盘。

安装完成后在命令行输入nvcc--查看是否安装完成，安装完成后即完成cuda驱动的安装。

3.环境配置

为什么要使用迷你版？因为它体积小，安装方便。如果不介意麻烦，可以使用完整版。

选择win版本下载安装就行，安装过程中选择默认即可，可以更改安装位置。

然后打开，输入conda -n =3.9

使用conda新建环境，-n代表名字因为我已经建好了。最后一定要加上=3.9，不然环境中就没有解释器了。然后调用pip的时候会默认使用系统的pip。然后我把4G的torch打包在C盘，选择系统解释器，成功使用了cuda，但是使用conda的意义已经不存在了，主要是装在C盘太占空间了。为什么一定要用3.9版本呢？是因为它对应的是.7，后面会详细说明。

输入conda激活环境

然后进入官网

然后选择PIP安装命令

pip3 torch --index-url

先输入pip--确认使用的pip是环境中的Pip

这时候系统里用到的pip已经无法安装，然后就发现我遇到了问题，重新建立了很多环境还是无法在新环境里使用pip，重启也无法解决问题，最后在base下发现可以正常使用base里的pip，之前建立的环境无法使用当前目录下的pip，最后在此感谢这位博主

%%%-2--博客-.235%5Ev38%ip&-=..none-task-博客-2%%%-2--博客-.235%5Ev38%ip&=3

使用

conda pip

conda pip 重新安装pip，问题解决

输入pip安装命令，此时直接按ctrl+c取消下载就行，因为一般会自动断线，下载失败，此时复制这个链接%-cp311-cp311-.whl

然后打开迅雷，用迅雷下载，然后突然发现一个问题，现在连接变成了cp311版本，也就是.11版本，因为当初搭建环境的时候用的是3.9版本，现在发现不匹配，然后发现我重新安装pip的时候已经更新为3.11了，所以会自动下载3.11版本的。

下载完成后直接输入pip E:\ \torch-2.0.1+cu117-cp311-cp311-.whl

等待一会儿，安装完成

输入torch torch.cuda.()，返回True，说明调用cuda成功。最后回到flase的历史就结束了。回头看看，发现创建环境的时候不需要指定版本，但是不指定的话，环境下面就没有pip了。

最后使用的时候会报错，找不到包，这时候进入conda环境，安装即可。

康达

3. 避免陷阱指南

尽量不要使用conda命令安装

conda -cuda=11.7 -c -c ，这个很容易导致下载失败，如果换了镜像源需要把-c去掉，不去掉的话还是可以去官网下载的，清华源下载的好像是cpu版的（最后都闪退我也没仔细看），换镜像源还需要修改.文件，比较麻烦，建议迅雷下载完成后再离线安装。

4.使用

你可以新建一个项目，也可以直接在原有项目基础上更换解释器。最主要的是选择解释器。根据安装目录选择 conda.bat。如果不是 mini 版，在 conda 可执行文件的目录下找到 conda.exe，然后点击 Load 。然后就可以看到之前创建的环境了。如果还是无法使用解释器，可以手动选择本地解释器，只要 .exe 位置正确即可。

可以看到包版本是2.01+cu117，如果是CPU版本的话就只有2.01了。

cuda调用成功，发现运行时响应有点慢，这个主要是因为torch的原因，调用过程中会初始化GPU，所以会感觉比较慢。

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