踩坑踩坑踩坑！！！

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网上很多关于python+pytorch+cuda+cuDNN的教程，作为一只新手小菜鸟，好不容易跟着众多大佬们成功安装了cuda和cuDNN（从官网下载cuda和cuDNN到本地，在本地进行安装并配置了环境变量），并通过了检测！好家伙啊，发现我不会加到虚拟环境里！（事实是不用单独下载cuda和cudnn，可以直接用conda安装）

接着各种查怎么把安装到本地的cuda整到目标虚拟环境里，发现很多是从conda里直接install，不过直接下载会很慢，大多是在conda中直接从清华大学开源软件镜像站 网址中链接（通过channel）下载，或者从清华大学开源软件镜像站下载cuda和cuDNN包，在conda中从本地install，下文会都提到。

踩坑做法：

从Nvidia官网下载cuda10.2并安装到电脑中，no！no！no！不是这样的！

首先，我们要明确，我们是要在虚拟环境中安装cuda和cuDNN！！！只需要在虚拟环境中安装就可以了。

一套整理过的踩坑做法！（在电脑里安装cuda等）

正确做法(两种都可以）： 一. 安装包下载到本地，离线安装到虚拟环境中（这个更保险）

conda环境下安装GPU版本的pytorch

1. 下载离线包

离线包下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

win系统下：torch = 1.10.0，torchvision = 0.11.1，torchaudio = 0.10.0 ，cuda=11.3

PS：系统和包的版本可以换成别的版本，按照自己的需求下载即可。太老的包版本可能在这里找不到，建议换高一些的版本。如果直接有以下安装包，可以直接进入第二步，安装。

（1）下载torch = 1.10.0版本

（2）下载torchvision = 0.11.1

（3）下载torchaudio = 0.10.0

2. 安装

在anaconda的虚拟环境中，cd到这三个文件存储的路径

我存放的位置：

pip install torch-1.10.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

pip install torchvision-0.11.1+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

pip install torchaudio-0.10.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

3. 测试是否安装好

import torch
print(torch.cuda.is_available())

ok

二、评论区大佬提供的下载方法（这个超级好用！！！）

orz  orz  orz  感谢大佬们在评论区里互动，帮助解决大家的困难，以及提供更好的办法！

可以直接在虚拟环境中下载cuda11.1以及对应的torch版本等，利用命令：

pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
​

pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
​

orz   救命，这个命令也太好用了吧！！！   主推！！！

三. 联网下载（在虚拟环境中下载安装，选此办法，但不一定可行）

首先， 在如下位置找到 .condarc 文件以记事本形式打开

将里面的内容，替换成以下内容：（清华的镜像、还有一些其他镜像，下载地址）

（1）原本的内容：

channels:
- defaults
ssl_verify: true

（2）把（1）中内容替换成：

channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

- https://conda.anaconda.org/
- http://pypi.douban.com/simple/  
- http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

show_channel_urls: true
ssl_verify: false

更新！！！

（3）如果上述channels已无法使用，即使用步骤（2）后，经常提示http错误信息，可以尝试这一步，把（1）中的内容替换成：

channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

亲测有效

否则会出现如下错误：

可以创建一个新的虚拟环境安装：

（1）conda create -n env_name python=3.8

（2）conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

也可以在旧的虚拟环境中安装：

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

上面的包版本可以换成你想要的版本，注意要对应，才能成功启用cuda。

（2022.10.28，上面这套应该已经无法下载了，可以最好换成其他版本）

到此，已经完成安装啦！

有帮助的话可以点个小赞嘛  嘿嘿  狠狠地期待住了

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悲催死磕旧环境历程，当个笑话

假设pytorch gpu版已安装。我的旧环境里安装的是 pytorch且 cpuonly，从此，我的悲催历程开始了。

在conda虚拟环境中安装cuda 10.2，其他版本类似，更换版本名即可

从清华大学开源软件镜像站下载

conda install cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/

直接下载，慢

conda install cudatoolkit=10.2

在conda虚拟环境中安装cuDNN 7.6.5，其他版本类似，更换版本名即可

conda install cudnn=7.6.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

或者

conda install cudnn=7.6.5

或者自动匹配版本

conda install cudnn

安装完后，查看list，可以看到已经安装到环境中了

但是！！！

我的天，怎么回事?为啥还是不行呢？

突然想起来，我当时安装pytorch的时候，用的是下面的命令：

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cpuonly -c pytorch（这个是官方给的）

用的是cpuonly！也就是，不能使用gpu的，呜呜呜呜.jpg卸载pytorch，conda uninstall

（1）先卸载Pytorch

conda uninstall pytorch

（2）从国内镜像（清华大学）下载

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0

或者从官网下载，超级慢

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 -c pytorch

再次下载pytorch，还是不行，甚至numpy库崩了，我也崩了呀！！！

含泪conda uninstall numpy

conda install numpy 

numpy活了，但是！ cuda还是检测不出来？？

可能是需要先安装pytorch？？再安装cuda？？

试试叭：

先全部卸载

conda uninstall cudatoolkit（卸载完这个，cudnn也没了）

conda uninstall cudnn

再下载，如前所述下载方式。

服了，还是不行？！我无了呀！

可能是torch和cuda必须一起安装？如果分开会认为安装的torch是cpu版的？

毁灭吧，torch、cuda全卸载掉，这次一起安装

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

不行呢还是不行呢！

算球，我重新建立了一个新环境，用以下命令创建torch和cuda

conda install pytorch=1.7.0 torchvision=0.8.0 cudatoolkit=10.2

然后就行了？？？我也不懂为啥，再次用原先的虚拟环境试一下，不行就拜拜！

不行！！！！因为第一次下载的pytorch是cpu版本的，卸载后安装的一直都是cpu，即使后面跟的是cuda，也不会安装成gpu的，原因终于找到了！！要想办法，把这个cpu魔咒去掉！！

首先去清华开源库下载pytorch的gpu版，存放在如下地址中：E:\Software\CUDA10.2\pytorch-1.7.0-py3.8_cuda102_cudnn7_0.tar

（1）安装pytorch gpu版

conda install E:\Software\CUDA10.2\pytorch-1.7.0-py3.8_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2


（2）安装其他选项

conda install torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

终成正果！！！  一个  cpuonly  惹的祸！！！！  应该改不会有人遇到我这种情况叭！！

其实可以直接创建一个新环境，安装所需pytorch、cuda版本，没必要和旧环境死磕，我就是想知道为什么不可以直接在旧环境中下载，嘿嘿，算是给我玩儿明白了，泪奔::>_<::

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本文名称：Anaconda虚拟环境中安装torch+cuda+cuDNN-创新互联
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