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GPU版Pytorch1.6安装教程--基于Win10+MX250+CUDA10.2+cuDNN7.6.5

  • 一、本机配置
  • 二、安装Anaconda
  • 三、安装CUDA
        • 1. 通过“设备管理器-显示适配器”查看电脑是否有独立显卡（NVIDIA卡）：
        • 2. 查看本机显卡是否支持CUDA及CUDA的版本。
        • 3. 前往[链接](https://developer.nvidia/cuda-toolkit-archive)：https://developer.nvidia/cuda-toolkit-archive 下载对应版本的CUDA。
        • 4. 下载完成后，解压安装CUDA。
        • 5. 安装完成后，配置环境变量。
        • 6. 检测CUDA是否安装成功。
  • 四、安装cuDNN
  • 五、安装PyTorch
        • 1. 利用Anaconda的Anaconda Prompt创建PyTorch虚拟房间：
        • 2. 安装PyTorch
        • 3. 通过[PyTorch官网](https://pytorch/)的”Get Started"获取安装命令：
          • **· Ⅰ使用清华源**：
          • **· Ⅱ使用官方默认源+whl下载安装**
        • 4. PyTorch的测试

一、本机配置

联想小新13Pro—XiaoXinPro-131ML 2019

  • 处理器：Intel® Core™ i7-10710U CPU @ 1.10GHz 1.61 GHz
  • RAM：16GB
  • GPU：NVIDIA GeForce MX250
  • Anaconda：4.10.1
  • Python：3.6
  • CUDA：10.2
  • cuDNN：7.6.5
  • PyTorch：1.6

二、安装Anaconda

前往链接：https://www.anaconda/ 下载对应版本后双击开始安装.

具体安装教程可以参考：https://blog.csdn/ITLearnHall/article/details/81708148

三、安装CUDA

1. 通过“设备管理器-显示适配器”查看电脑是否有独立显卡（NVIDIA卡）：

2. 查看本机显卡是否支持CUDA及CUDA的版本。
右键打开“NVIDIA控制面板”，然后点击控制面板左下角的“系统信息”，点击“组件”即可查看。
如下图所示，我这台电脑的显卡为GeForce MX250，最高支持CUDA10.2。

3. 前往链接：https://developer.nvidia/cuda-toolkit-archive 下载对应版本的CUDA。


4. 下载完成后，解压安装CUDA。

此时的解压目录为临时目录，并非安装目录，因此保持默认即可。
解压完成后进入安装界面，选择“自定义安装",如果电脑安装有VS2017，在选项时建议取消Visual Studio Integration选项。此处的截图来自作者。

本文标签： 教程GPU

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