1有免费建网站北京专门做seo

    为了让torch可以使用显卡GPU加速，需要安装对应版本的cudatoolkit和pytorch。这里我的nvidia显卡驱动是9.1版本，只能安装cudatoolkit9。

    一般支持gpu加速的显卡大部分都是英伟达nvidia系列，都自带了nvidia驱动，所以不需要安装nvidia 驱动，我们只需要看一下驱动版本：桌面右键->nvidia控制面板->左下角系统信息->

    这里显示的是9.1，所以只能安装cudatoolkit9.0及以下版本。 

    到cudatoolkit下载页面选择合适自己系统的开发工具。

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

     

    这里不管是下载network，还是local版本，最后都可以安装成功。

    正式安装cudatoolkit

    在选项这一步，有一些组件是没必要安装的，比如visual studio integration。 

    安装成功的截图：

    安装成功之后，可以在控制台查看nvcc 版本信息：    

    至此，安装已经成功了一半。表明cuda是可以被调起的，只是要让python库来调用，还需要继续安装。

    这里选择的python版本是3.6.7，因为cuda9对应的pytorch大部分都支持python3.6。

    剩下安装pytorch,torchvision等库，我是下载的whl文件，然后进行pip install的方式安装的，最早通过conda来安装，一个是anaconda会安装很多无关的库，再一个就是正式安装的时候一直在solving environment \|。无法继续安装。

    我下载的torch,torchvision的whl文件地址：

    https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    https://download.pytorch.org/whl/cu90/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

    

    安装的时候直接pip install torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，最后还会安装torch依赖的numpy six等库。

    pip list查看安装的库：

     python交互式命令行下验证： 

    在最后torch版本的安装中，不需要关心cudatoolkit的安装，前面已经安装成功了。只需要单独安装torch,torchvision即可。