CUDA 10 安装 PyTorch

如果你想要在你的机器上安装 PyTorch 并且需要 CUDA 10 支持，那么这个介绍就是给你的。以下步骤将引导你完成安装 PyTorch 的所有过程。

步骤 1：安装 CUDA

首先，你需要在你的机器上安装 CUDA。可以从 CUDA 官网下载 CUDA 10，并按照官方指南进行安装。

步骤 2：安装 cuDNN

安装 cuDNN 是必需的。你需要从 NVIDIA 开发者网站下载 cuDNN 库，并将其解压到你的 CUDA 安装目录中。

# 解压 cuDNN 库
tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz

# 将 cuDNN 库拷贝到 CUDA 安装目录中
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*

步骤 3：安装 anaconda

你需要安装 anaconda 并创建一个新的虚拟环境，在其中安装 PyTorch。你可以从 anaconda 官网下载安装包。

步骤 4：创建环境

在终端中输入以下命令创建一个名为 myenv 的新环境：

conda create --name myenv

步骤 5：激活环境

执行以下命令激活 myenv 环境：

conda activate myenv

步骤 6：安装 PyTorch

你可以使用以下命令安装适用于 CUDA 10 的 PyTorch：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

步骤 7：测试安装

打开 Python 解释器，并尝试使用以下命令导入 PyTorch：

import torch

如果没有报错，那么你已经成功地安装了 PyTorch！

现在你可以在你的 Python 代码中使用 PyTorch 来构建深度学习模型，然后在 GPU 上运行模型以获得更快的训练速度。