GPU版PyTorch安装指南：Windows10+CUDA10.0+PyTorch1.1

"这篇教程详细介绍了在Windows 10系统上安装GPU版PyTorch的步骤，以CUDA 10.0和PyTorch 1.1为例，适合离线安装，作者cv白嫖王提供了手把手的教学。教程强调了安装过程中的一些关键点，如选择合适的NVIDIA驱动版本，避免安装新版本驱动可能引发的兼容性问题，以及CUDA和cuDNN的下载与安装。" 在安装GPU版PyTorch之前，首先需要确保你的计算机拥有NVIDIA GPU，并且需要正确安装与之兼容的显卡驱动。在这个教程中，作者推荐安装NVIDIA驱动版本440或450，因为这些版本相对稳定，与CUDA 10.0有良好的兼容性。你可以从NVIDIA的官方网站下载对应版本的驱动。 接着是CUDA工具包的安装。CUDA是NVIDIA开发的一个平台，用于加速基于GPU的计算。教程中提供了CUDA 10.0的下载链接，安装时建议采用默认设置，以减少配置环境变量时可能出现的问题。在安装过程中，特别提到在特定步骤时，只需选择CUDA本身，不应勾选其他额外的组件，以防止不必要的软件冲突。 之后是cuDNN的下载与安装。cuDNN是NVIDIA的深度学习库，它为深度神经网络提供了高效的加速。安装cuDNN需要在NVIDIA开发者网站注册账号后下载，根据教程中的链接获取相应版本。下载完成后，cuDNN的头文件和库文件需要解压并添加到CUDA的安装目录，以便PyTorch能够找到它们。 最后，安装PyTorch的GPU版本。这通常通过pip命令来完成，但在离线环境下，可能需要下载预编译的.whl文件，然后使用pip本地安装。确保安装的PyTorch版本与CUDA版本匹配，这里是PyTorch 1.1，它应该与CUDA 10.0兼容。 安装完成后，你需要验证PyTorch和CUDA是否成功安装。这可以通过编写简单的Python代码来测试，例如运行一段检查GPU可用性的代码。如果一切正常，你应该能看到PyTorch成功利用GPU进行计算。 这个教程对于那些初次接触GPU版PyTorch的用户非常有用，因为它详细解释了每个步骤，降低了安装过程中的难度。但需要注意的是，随着CUDA和PyTorch版本的更新，某些步骤可能会有所变化，因此在实际操作时，最好还是参考最新官方文档或教程以获取最准确的信息。