安装 torch-cuda（通过 whl 安装）

**注意！**在使用以下方法之前，请先安装好anaconda，并在环境变量中配置好环境变量（windows）。

知晓conda create -n和conda activate命令的用法。

未掌握者请前往CSDN自行学习相关知识后再阅读此文。

在使用conda时，建议使用Anaconda Prompt，而不是cmd。

在国内安装cuda版本的torch是一个令人头痛的问题，pip安装使用镜像源加速的方法也不尽人意。在此，参考各种方法后认为使用whl文件安装的方法最快。

点击网址 ↗，我这里下载的cu118版本的，如果你需要其他的cuda版本，请回到上级目录选择cuda版本。

**注意！**如何知晓自己的cuda版本？如果您的显卡为集显或非NVIDIA显卡，您不能安装cuda版本，请安装cpu版本。

查看自己的cuda版本的命令：nvidia-smi

如果cuda版本 >= 11.8, 您可以选择cu118版本（cuda是向下兼容的）。否则，请安装更低版本。

我的环境是如下：

操作系统：windows10
虚拟环境：anaconda
python版本：python3.10
cuda版本：12.7

plaintext

所以我选择了torch-2.3.1+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl文件。

**注意！**cu118代表cuda11.8版本，cp310代表python3.10版本，win代表windows平台。请根据自己实际情况选择适合自己的whl文件。

如何查看自己的python版本？在cmd中输入python --version或python -V即可。

点击后会在浏览器下载，如果你的速度是KB级的，那说明这个方法不适用你。MB级是比较令人满意的速度。下载后，使用pip安装。先到文件下载的目录下，激活你的环境，然后安装whl文件:

注意！请一定要在文件下载的目录下安装，或者使用文件的相对地址或绝对地址安装。

pip install torch-2.3.1+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

bash

在安装torch时需要下载其依赖库，如numpy。亲测pip在安装依赖项时科大源最快。科大速度看到最后successfully installed后，就说明我们安装成功了。

接下来测试一下：返回True, 说明安装成功。

torchvision等其他包同理

参考网址#