【原】linux環境下使用Conda 安裝pytorch

先確保已安裝cuda（請點擊查看是否安裝了cuda）,cudnn（請點擊查看cudnn的安裝），然后才能裝pytorch。

一、安裝pytorch

1、激活虛擬環境。

2、打開pytorch官網

https://pytorch.org/，根據自己的電腦，選擇版本，操作系統，cuda版本，底下會有安裝命令。如果版本合適，可直接按下圖中最底下的命令裝。

通過在終端輸入nvcc -V，查詢自己的cuda版本。

我的cuda是11.6，在官網首頁上并沒有相應的命令，通過點擊首頁下面的Previous versions of PyTorch。

可以看到之前的版本，及其相應的命令，它有pip安裝和conda安裝兩種，可以根據自己電腦的配置，選擇相應的版本，我選擇的是1.12.0版本。

(1)conda安裝時的命令

回到終端，輸入如下命令即可安裝。

conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

安裝較慢，需要慢慢耐心的等待。

（2）pip安裝時的命令

回到終端激活虛擬環境，輸入命令。

pip install torch==1.12.0+cu116 torchvision==0.13.0+cu116 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

即可安裝，但是比較慢，仍需慢慢等待。

4、切換清華源，加快速度

直接在python.org里面下載相當慢，并且很容易因為網絡問題而失敗。因此可以切換清華源，網上有較多切換的方法，文后給出一個參考。

在終端輸入：pip config set global.index-url https://pypi.tuna./simple

再輸入命令安裝：pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1

 快到飛起。筆者最后是通過這種方式安裝好的！

5、驗證pytorch是否安裝成功

輸入conda list：

可看到已經安裝成功，版本為1.12.1。

也可在python環境中輸入

Import torch

torch.__version__

能否用GPU：

torch.cuda.device_count()查看可用的GPU個數。注：如果這里查出來為0，而你電腦里有GPU的話，一般是cuda與pytorch的版本不匹配，請卸載了重新安裝合適的版本。

torch.cuda.is_available()為True即可。注：如果這里的值輸出來為False，而你電腦里有GPU的話，同樣是cuda與pytorch的版本不匹配，請卸載了重新安裝合適的版本。

二、卸載pytorch

卸載pytorch:

在終端輸入命令

Conda uninstall pytorch

在y/n時輸入y，再等一會兒，就卸載成功了。

參考：https://blog.csdn.net/lyj223061/article/details/108639378