前言：
最近学习pytorch，在安装配置环境时花了很大功夫，实际上整件事情并不难，但是由于有很多细节比如版本匹配问题，可能会踩很多坑，从而浪费大量时间，故我在成功安装配置完pytorch后，写下一点总结，为后来者提供一些参考，使能够将更多的时间真正专注于科研上，而不必在安装配置上徒添烦恼。

一、安装流程

关于安装pytorch的教程很多，不过质量参差不齐，查阅了很多教程，这篇“2023最新pytorch安装（超详细版）”非常详细具体，总体流程可完全参照这篇文章。大的环节如下：

在安装pytorch前安装Anaconda是因为Anaconda可以解决pip带来的不同Python包之间的冲突问题，而且可以创建多个虚拟环境，方便管理，避免所有的包都安装在原生环境上。

安装CPU版和GPU版操作亦有所区别，如果不小心安装了CPU版本，还想继续安装GPU版本的话，可以再创建一个虚拟环境安装GPU版，CPU版可删可不删。

虚拟环境的创建上面的文章中有。

二、相关细节

1.版本问题

有三个版本需要关注，python版本、cuda版本、pytorch版本。选择的时候需要相互匹配，不然可能安装失败或者运行时出bug。具体的版本对应关系可以参考其他博主的总结，这里提一些注意点。

关于版本对应关系，我的思路是：先根据显卡驱动确定cuda版本，根据cuda可以确定pytorch版本，最后确定python版本。这是确定版本的思路，安装过程跟着上面那篇博文里来就行。

• 安装Anaconda时可能会安装上最新版本的python，但是没关系，可以在创建虚拟环境时额外指定python版本，
  conda create –n 虚拟环境名字 python=版本（这就是创建虚拟环境的命令）
  比如你安装Anaconda附带的python是v3.12，可以在创建虚拟环境时使用 conda create –n pytorch python=3.8，从而安装3.8版本。

• 如果有GPU，在win+r，cmd后输入nvidia-smi，可以看见
  

  原作者解释：我的CUDA Driver版本就是11.6，表示的是驱动所能支持的最大运行API版本就是11.6。我如果要安装CUDA Runtime Version（运行版本），要保证CUDA Driver 版本 >= CUDA Runtime 版本，也就是11.6及以前的。

  上面的CUDA Version是CUDA Driver版本，还要装一个CUDA Toolkit（也就是作者说的CUDA Runtime），当然电脑里可能已经有了，此时用nvcc -V可以查看，如果没有，可以直接去英伟达官网下载，并且会自动添加环境变量，下载时注意版本。此时再次查看应出现如下结果：
  

  有些博主提到一种情况，就是电脑里已经有CUDA Toolkit了，但是nvcc -V查看不了，可能是因为没有添加环境变量的原因，此时重新添加环境变量就好了。建议是直接重新下一个CUDA Toolkit，因为你可能根本找不到文件在哪。成功添加环境变量后是这样的：
  

• 安装完cuda后，接着去下载pytorch。比如pytorch的其中一种下载链接

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

这里的cu117就是指cuda11.7，说明这个pytorch版本与cuda11.7版本是匹配的。

2.pytorch下载速率问题

常见的方法是换国内源，作者在文中已经提到。但是比如当我从官方pytorch获得的下载链接是（也有部分下载链接没有后面这一串https网址，此时下起来好像会很快）

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

那么就算换了源好像还是从原官方网站下载（也许可以将后面的https地址替换为国内的从而避免这个问题，但我没试过），而如果你将后面的https删掉，也就是用

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1

可能就会报错。这里提供另一种不用换国内源也很快的方法————本地安装。

当我们进行到这一步时已经确定了pytorch的官方pip链接，比如上文中的pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117，事实上下载的是三个包，torch，torchvision，torchaudio，因此你根据这个链接里的包以及对应版本，直接网上去下载whl文件到本地，然后再本地安装。比如torch==1.13.1+cu117这个包：

图片中有如cp38-cp38这样的字眼，可能是该包版本的又一个细分，如果你不知道具体选哪个，可以先运行上面那个链接pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117，然后再ctrl+c终止，就会具体的显示出是cp38还是cp39又或是cp37之类的。
这里给出这三个包的下载地址：
torch
torchvision
torchaudio

全部下载完后pip安装whl文件就行。

这里以我配置的为例，版本情况：python3.8，cuda11.7，本地安装pytorch的代码是：

pip install torch-1.13.1+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchaudio-0.13.1+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.14.1+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl

install后面那一串就是文件名。

接着再根据上面博文中的写的验证是否安装成功，便全部完成了。

本博客是对该作者博文的一个补充，该作者已经写的十分详细，但我自己安装的时候还是遇到了很多麻烦，故此在此总结。我只能说明我个人情况，诸位在安装时可能还会遇到别的莫名其妙的问题，恕我不能面面俱到。