一、打開anaconda Prompt

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二、搭建虛擬機

因為本人是在Windows環境下安裝 Pytorch GPU(Graphics Processing Unit）GPU的運行速度是CPU的指數級，但是Windows環境下不提供GPU版Pytorch 我們通過命令行conda install pytorch其實是安裝得到CPU版本的，因此只能先搭建一個虛擬機然后在進行安裝，命令行如下：
conda create --name pytorch_gpu python=3.7 本人python版本安裝的3.7的其實可以看情況指定

命令行結果截圖

運行結果截圖

conda activate pytorch_gpu
關閉該環境的話，輸入指令
conda deactivate

三、通過清華鏡像安裝pytorch加快下載速度

進入pytorch下載官網查看下載指令
https://pytorch.org/get-started/locally/

挑選自己NVDIA驅動器支持的版本下載

添加Anaconda的清華鏡像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
設置搜索時顯示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
然后在輸入：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
要把之前的下載指令后的 -c pytorch 去掉不然還是默認下載源頭
等待下載完畢。。。

四、進行測試

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如果返回True則表示安裝成功，False則表示錯誤
這時候可能是系統的 cuda版本和選擇的cuda版本不一致以及驅動器不支持選擇的CUDA(Compute Unified Device Architecture)版本，這時候需要查看cuda版本，然后重新下載與cuda 版本一致的pytroch，后者找到NVIDIA更新到你之前下載的版本。

NVIDIA控制面板

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查看顯卡支持的cuda版本

下面是更新NVIDIA版本的辦法

更新驅動器版本

筆者之前由于選擇10.1的cuda相匹配的pytorch,而自己的顯卡是Geforce 940MX 只能匹配9.0版本的CUDA因此只能降級處理

使用命令行如下：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0
之后安裝成功截圖如下：

安裝成功截圖