为 CUDA 10.0 安装 PyTorch

在使用深度学习框架 PyTorch 进行加速计算时，GPU 的支持会大幅提高运算速度。本文将介绍如何通过 Anaconda 安装 PyTorch 并开启其与 CUDA 10.0 的支持。

环境准备

• Nvidia 显卡，支持 CUDA 10.0。
• 安装好 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.5。
• 安装好 Anaconda 或 Miniconda。

安装 PyTorch

我们将安装 PyTorch 1.5.0 版本，其中包含了对 CUDA 10.0 的支持。

在终端中输入以下命令：

conda install pytorch=1.5.0 torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

该命令将从 pytorch 镜像源中下载并安装 PyTorch。

测试安装

在终端中输入以下命令：

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

若输出 True 表示 PyTorch 已成功使用 CUDA 10.0 进行加速计算。

结语

通过以上步骤，我们成功地安装了 PyTorch 并启用了其与 CUDA 10.0 的支持，让我们的深度学习计算加速更上一层楼。