一直用的pytorch1.2，有点老了，想换个新版本，换成了pytorch2.0.

torch安装

安装过程最重要的就是cuda、cudnn的版本和pytorch对应。 因为要在GPU上跑代码。

删除老旧torch

我用的软件是anaconda，因为可以创建虚拟环境。

步骤：

1. 卸载原来的cuda
2. 删除原来的torch（我嫌麻烦，直接把那个pytorch虚拟环境删掉了）
3. 然后打开 控制界面：anaconda prompt，接下来的语句都是在此界面输入
4. 输入语句 pip cache purge 清理缓存
5. 再清理一下缓存的各种库 conda clean -p ，能腾出不少空间
6. 以上步骤是清除之前torch，下面开始安装新的torch

安装torch

创建环境

创建虚拟环境 conda create -n pytorch python=3.8

进入环境

进入虚拟环境 conda activate pytorch

torch官网寻找语句

官网网址：https://pytorch.org/get-started/locally/

可以看到，需要的CUDA版本为11.7，torch安装语句为
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

输入到anaconda prompt内，让其慢慢下载即可，等待期间可以去下载所需的CUDA

cuda下载

网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
自己找所需版本即可，我们需要的是11.7

然后也可以让其慢慢下载，我们接着先去下载cudnn

cudnn下载

网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
因为下载的cuda为11.7，所以cudnn也需要和其版本对应。

至此所需软件全部下载完成。

cuda安装

直接双击安装即可，可以选择安装在其他盘，无所谓。
其中有个步骤，可以选择安装哪些所需的东西，有两个选项：一个是软件推荐，另一个是自定义。
若选择自定义的话，里面有四个需要安装的东西，只在第一个cuda前面打勾就行，省点空间。

cudnn安装

cudnn内部是三个文件夹，cuda安装文件夹内也有同名的三个文件夹。
只需把cudnn文件夹内的文件，对应的复制到cuda文件夹内即可

测试

全部安装成功后，就可以测试一下是否能用。
回到anaconda prompt界面
依次输入：

1. python
2. import torch
3. torch.cuda.is_available()

若返回True，则安装成功。