pytorchgpu离线安装教程

PyTorch GPU版本的离线安装通常需要手动下载依赖库并配置环境，因为官方提供的在线包管理工具如pip可能会受限于网络条件。以下是简化的离线安装步骤：

1. **下载 wheel 文件**:
- 首先访问PyTorch的官方网站 (https://pytorch.org/) 或者 GitHub仓库 (https://github.com/pytorch/pytorch) 下载对应Python版本和GPU架构的.whl文件。例如 `torch-1.8.0+cu101-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl`。

2. **下载 CUDA 和 cuDNN**:
- 如果你使用的是CUDA支持的显卡，还需要下载对应CUDA版本的库，比如`cudatoolkit-10.1`, `cuDNN-7.6.5`等。可以从NVIDIA官网下载。

3. **安装wheel文件**:
- 使用命令行工具解压下载的whl文件到本地目录，然后通过`pip install --no-index --find-links=路径-to-whl-file torch-*.whl`来安装。记得替换`路径-to-whl-file`为你存放wheel文件的实际路径。

4. **设置环境变量**:
- 确保添加CUDA和cuDNN的环境变量，特别是`CUDA_HOME`和`LD_LIBRARY_PATH`。

5. **验证安装**:
- 安装完成后，你可以尝试运行一个简单的例子来检查PyTorch是否能识别GPU，比如 `torch.cuda.is_available()`。

注意：离线安装过程可能存在兼容性和版本匹配的问题，确保所有库都是最新并且相互兼容很重要。此外，如果可能的话，还是推荐在线安装以获取最新的更新和支持。