Pytorch GPU版本安裝全過(guò)程
如何查看當(dāng)前 PyTorch 版本，在你的項(xiàng)目中運(yùn)行如下代碼（如果沒(méi)有安裝過(guò)，則跳過(guò)）
import torch
print(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}")
# 如果輸出 PyTorch 版本: 版本號(hào)+cpu
說(shuō)明你的 PyTorch 是 CPU 版本，如果想使 GPU 加速代碼，請(qǐng)跟我下面的步驟來(lái)
首先檢查你的電腦是否有英偉達(dá)顯卡（NVIDIV）
一般筆記本可以查看在筆記本C面上是否有一張綠色的小貼紙，上面如果有 NVIDIV 可直接去下一步
如果時(shí)間長(zhǎng)或者沒(méi)貼紙的也別著急，可以跟著我下面的步驟檢查。
運(yùn)行：Win + R 打開運(yùn)行對(duì)話框，輸入 devmgmt.msc 然后按回車
就可以進(jìn)入到設(shè)備管理器頁(yè)面，在此頁(yè)面打開顯示適配器，GPU 前帶 NVIDIA就沒(méi)問(wèn)題了。
一、查看電腦顯卡驅(qū)動(dòng)版本
打開命令提示符（Windows）或終端（macOS/Linux）
輸入以下命令并回車：
nvidia-smi
在輸出的信息右上角，你會(huì)看到一行 CUDA Version: xx.x。這個(gè)數(shù)字是你的顯卡驅(qū)動(dòng)最高支持的 CUDA 版本。
這里我的版本是13.2
二、安裝
1. 卸載PyTorch
如果只前學(xué)習(xí)安裝過(guò) cpu 版本的 PyTorch 的話,，我們需要先卸載原先的 PyTorch （若未安裝過(guò)，則進(jìn)行下一步）。
在終端中運(yùn)行以下代碼（如果安裝到虛擬環(huán)境中，則需要先進(jìn)入虛擬環(huán)境，再運(yùn)行下面代碼）
pip uninstall torch torchvision torchaudio
2. 安裝GPU版本的PyTorch
建議 本機(jī)的CUDA 版本 >= 安裝的CUDA版本，例如我的版本是13.2 > 12.6 就可以
可以去往PyTorch官網(wǎng)，進(jìn)入主頁(yè)往下滑，看到如下頁(yè)面 Install PyTroch，根據(jù)你的情況選擇
然后打開終端運(yùn)行它給出的代碼（若有項(xiàng)目則在項(xiàng)目虛擬環(huán)境終端運(yùn)行）
例如：
pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
三、檢驗(yàn)
1. 終端檢驗(yàn)
在終端中運(yùn)行 pip list （若有項(xiàng)目則在項(xiàng)目虛擬環(huán)境終端運(yùn)行）
看到版本號(hào)后加cu和剛才你安裝版本號(hào)一致就安裝成功
2. 代碼檢驗(yàn)
輸出 True，則說(shuō)明安裝無(wú)誤
import torch print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.cuda.is_available()) #輸出為True，則安裝無(wú)誤
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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