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前言

pytorch对cuda版本有要求，但没说cudnn有啥版本要求所以如果已有CPU+cuda+cudnn环境，就直接用就行。

因为我现在这cuda版本贼低，远程办公担心出问题不好解决。。。只能先配置pytorch1.0版本的环境了

官网：

 

1.anaconda创建虚拟环境（命名按照配置版本）

conda create -n pytorch-100 python=3.6

2.每次使用前切换（激活）虚拟环境

conda activate pytorch-100

附：

conda env list 或 conda info -e //查看当前存在哪些虚拟环境 

3.安装官网conda pt1.0.0

conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch

4.测试pytorch的GPU是否可用

进入python:

python

python命令行下输入：

import torch

flag = torch.cuda.is_available()

print(flag)

print(torch.__version__ )

 

ngpu= 1# Decide which device we want to run on

device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")

print(device)

print(torch.cuda.get_device_name(0))

print(torch.rand(3,3).cuda())

测试及输出：

成功！

5.IDE -  spder

每个虚拟环境下都要下载新的spyder

sudo apt install spyder

有点问题：

按照指示解决 => 无效

我猜测可能是要用conda在虚拟环境下安装

conda install spyder

果然，成功

pytorch 1.0.0环境配置

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原文地址：https://www.cnblogs.com/ahaQ/p/13413298.html