（带你避坑） 其他博客的方法，要么傻要么有坑要么不全。

特别是大部分的方法，都是让你去pytorch官网的这个链接，用选择器生成一个pip/conda命令。你点进去可能就傻眼了：

这里cuda就特么两个版本可供咱选择！

（当然如果你要装的是CPU版本，看到这里就可以叉掉本篇了）

真相是：

最好就别用那个生成的命令让pip自己去下载安装，

而是你找好wheel文件、下载到本地后再pip/conda安装。

而安装.whl文件前可能还特么必须得先重命名一下。

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安装环境：NVIDIA独显，win10

1，安装CUDA

1.1 查看自己显卡最高支持的CUDA版本

右击桌面，进入NVIDIA控制面板

系统信息-组件，可以看到我的显卡最高支持CUDA10.1。我可以装CUDA9.0、9.2，但不能装10.2

1.2 查看pytorch支持的cuda版本

坑来了！但是你下载了的cuda，并不一定有对应的pytorch版本！

这是pytorch所有wheel的下载页面：

wheel文件名中的cu102表示cuda10.2，以此类推。

比如我另一台电脑最高支持cuda11.2，但装完cuda11.2然后去了pytorch的wheel下载页面，发现cu111有cu113就是没有cu112，就傻眼了，只得卸载重装cuda11.1

1.3 下载CUDA和cuDnn安装包

我们要下载的是这两个东西：

大陆访问NVIDIA网站贼慢，甚至可能打不开，要命的是还必须登录才能下载！

所以最好有梯子

1.3.1 下载CUDA

CUDA下载地址：

选择自己要的版本下载即可

注意：

CUDA一定要选择“exe[local]”！！！在线安装包是巨坑，2G多的安装文件下载个半天，一旦安装结束就删除，如果安装失败了，那你重新安装时还得再慢慢下载一遍。

1.3.2 下载cudnn

根据自己的CUDA版本下载对应的cudnn，下载地址：

1.4 安装CUDA

1.4.1 选自定义

1.4.2 根据需要勾选安装的组件，建议第一次安装时只安装CUDA核心组件，其他的后面有需要再装

尤其最好先别装Visual Studio Integration。因为如果安装失败基本都是它导致的。

如果安装Visual Studio Integration失败，参考这篇博客：

1.4.3 单击“下一步”安装。

1.5 安装cudnn

1.5.1 解压下载的cudnn压缩包

1.5.2 去CUDA安装目录粘贴三个文件夹，如果提示重名则覆盖。CUDA默认安装目录如下：

2 安装pytorch

2.1 下载wheel文件

上面那个网址（）是给出了所有版本的pytorch。

其实还可以访问这个：

https://download.pytorch.org/whl/cu+你的cuda版本号

例如cuda11.3，那就是访问https://download.pytorch.org/whl/cu113

我是cuda10.1，那就是访问https://download.pytorch.org/whl/cu101

2.1.1 单击你要安装的库，要装pytorch就单击torch：

2.1.2 根据自己的环境找whl文件，：

这里需要注意：

1，我们是已知CUDA版本来找pytorch的whl文件，别找到CPU版去了

我下载的这个文件名：torch-1.8.1+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl

意思是pytorch版本为1.8.1，CUDA版本为10.1，python版本为3.8，windows64位

2，如果是安装torchvision，它的版本要和torch版本匹配！匹配关系如下表

（该表来自）

2.1.3 下载该whl文件，并pip安装

这里是个坑，这些whl可能直接就能安装，也可能必须改名才能安装，也是服了。

如果直接pip install ****.whl失败，就需要把末尾的“win_amd64”改成“win32”：

既然是win10，就别只知道cmd命令行了。

右击在whl文件所在目录的空白处 ，打开Powershell：

pip install 该whl，成功：

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