深度学习番外篇---WIN10+PyTorch0.4.0+CUDA9.1环境配置

不久前PyTorch0.4.0官方支持了Windows，可谓是感天动地，于是乘比较空闲的时间搭搭环境，顺便做下记录。

一.下载和安装CUDA9.1+cudnn-9.1库（注意下载的时候选择好配套的版本）

CUDA 地址如下：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

cudnn 地址如下：

https://developer.nvidia.com/cudnn

安装过程比较简单，可以参考如下的文章：

https://blog.csdn.net/qq_33993942/article/details/79149669

遇坑一：

本人之前已经安装了VS2017的社区版，在安装CUDA9.1的时候总是安装失败，画面大致如下（这个图是本人网上找的，因为解决之前忘了截图，又不想再搞一次，见谅见谅）：

查了一圈发现跟“visual studio integration”这一项有关，因为本人后面只是在PyTorch中用到CUDA，因此在安装中选择“自定义”然后取消了该项的选择，这样就能正确安装了。

这个问题怀疑跟VS的版本有关系，VS2015或者VS2017的其他版本可能就没这个问题，后面有需要再做验证，如果有老哥试了麻烦留个言。

装完了可以cd到“C:\Program Files\NVIDIA GPU CompuTing Toolkit\CUDA\v9.1\extras\demo_suite\”文件夹运行“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”测试下是否成功安装了。

二.装Python 3.6

遇坑二：本人一开始是到官网下载的“python-3.6.5.exe”，安装一直无事发生，感觉良好。但后面PyTorch死活装不上去，才发现这个安装包是32位的。。。后面下了“python-3.6.5-amd64.exe”就好了。

另外记得安装的Python版本要在PyTorch支持之内，具体见官网首页的这张图，本人最开始下的是PYTHON 3.7，后面跑回去改成3.6。。。

三.装PyTorch

在官网选择对应的版本，如下：

可以看到最下面两条语句，在控制台运行下就可以了。

到此全部安装完成，完成后，可按照如下方法测试环境是否正常。

在python中，输入“import torch”

遇坑三(这个坑相当深！！！)：出现如下错误

问题是少了“intel-openmp”相关的链接库文件。解决办法是下载相关的文件包，解压出来后把“bin”放到环境变量中，重启，问题解决。(这里可以直接把里面的dll拷贝到已经在环境变量中的路径，这样就可以不用重启)。

需要注意，如果没有“VC++ 2017”的运行库似乎同样也会出现这个问题，本人没试过，有老哥试了上面的还不行可以关注一下。

到此全部的坑填完，安装完成。。。

在python中，输入“import torch”

“print(torch.cuda.is_available())”

可以看到你想要的！

当然，相信还有无数的坑，只是本人运气好避开了，whatever，以后遇到再说吧！

另外写文章累人，写代码掉头发，如果觉得文章有帮助，哈哈哈

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的深度学习番外篇---WIN10+PyTorch0.4.0+CUDA9.1环境配置全部内容，希望文章能够帮你解决深度学习番外篇---WIN10+PyTorch0.4.0+CUDA9.1环境配置所遇到的程序开发问题。

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