windows下python3.10配置pytorch-gpu

### 配置 Python 3.10 和 PyTorch-GPU 支持 为了在 Windows 系统中为 Python 3.10 安装并配置支持 GPU 的 PyTorch，以下是详细的说明： #### 1. 使用官方推荐的方式安装 PyTorch PyTorch 提供了一个专门的页面来帮助用户选择适合其环境的安装命令。对于 Python 3.10 和 CUDA 版本的选择，可以通过访问 [PyTorch Get Started 页面](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并按照提示操作。 假设当前使用的 CUDA 是 `cu121`（CUDA 12.1），则对应的安装命令如下所示： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` 此命令会自动匹配适用于 Python 3.10 的最新稳定版 PyTorch 及其依赖项[^2]。 --- #### 2. 替代方案：手动下载 `.whl` 文件进行离线安装 如果遇到网络问题或者特定版本的需求无法通过在线方式解决，则可以选择手动下载 `.whl` 文件完成安装。 ##### 下载步骤 前往 [PyTorch Stable Releases](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)，根据以下条件筛选合适的文件： - **操作系统**: Windows - **Python 版本**: 3.10 - **CUDA 版本**: cu121 或其他适配的 CUDA 版本 - **包名**: 包括 `torch`, `torchvision` 例如，可能需要下载类似于以下命名模式的文件： - `torch-2.x.x-cp310-none-win_amd64.whl` - `torchvision-0.y.z-cp310-none-win_amd64.whl` ##### 安装步骤 将上述 `.whl` 文件保存到本地目录后，在 Anaconda Prompt 中运行以下命令依次安装： ```bash pip install C:\path\to\torch-*.whl pip install C:\path\to\torchvision-*.whl ``` 需要注意的是，必须先安装 `torch` 后再安装 `torchvision`，因为后者依赖前者[^3]。 --- #### 3. 验证安装是否成功 完成安装之后，可通过以下脚本测试 PyTorch 是否能够正常调用 GPU 功能： ```python import torch print(f"Is CUDA available? {torch.cuda.is_available()}") print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}") print(f"Torch version: {torch.__version__}") ``` 如果一切设置无误，输出应显示 CUDA 已启用以及具体的版本号信息。 --- #### 注意事项 - 如果使用 Conda 创建虚拟环境，默认情况下可能会连接较慢的镜像源。此时可考虑更换为清华大学开源软件镜像站作为加速手段[^1]: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ``` - 对于某些特殊情况下的 HTTPS 报错问题，尝试切换至 HTTP 协议或采用离线安装方法可能是有效的解决方案之一。 ---