本教程详细介绍如何在系统中安装PyTorch的GPU版本，并正确配置必要的CUDA和cuDNN库，帮助用户充分发挥NVIDIA显卡加速深度学习模型训练的能力。
PyTorch是一个流行的深度学习框架，它允许开发者构建和训练复杂的神经网络模型。为了利用GPU的计算能力，需要与CUDA和cuDNN一起安装。以下是详细的安装配置过程：
1. **CUDA安装**：
CUDA是NVIDIA开发的一个用于加速计算的应用程序接口（API），使得GPU可以执行并行计算任务，尤其适合处理大规模的计算密集型任务，如深度学习。
可以从NVIDIA官网下载不同版本的CUDA。这里提到了cuda9.0、cuda10.0、cuda10.1和cuda11.0等版本。
安装过程中选择自定义安装路径，并确保路径中包含`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv`，其中``是你选择的CUDA版本。
安装完成后通过运行`nvcc -V`命令检查CUDA是否安装成功。如果显示了正确的CUDA版本信息，则表示安装成功。
2. **cuDNN安装**：
cuDNN是NVIDIA针对深度学习优化的一个库，提供了加速计算所需的算法和工具。
下载与所选CUDA版本匹配的cuDNN压缩包，并解压后将包含的三个文件夹（bin、include和lib）复制到CUDA安装目录下的相应位置。
添加环境变量确保系统能找到cuDNN的库文件。在系统属性的环境变量中编辑Path，新增路径`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAvlibx64`。
3. **PyTorch安装**：
PyTorch可以通过其官网选择适合的安装方式，可以选择Anaconda或直接使用pip。
安装命令通常会提供。根据提示在Anaconda环境中执行即可。
为了确保PyTorch能够使用GPU，在安装时需要选择带`cu`后缀的版本，这表示该版本支持特定的CUDA版本。
安装完成后通过Python测试PyTorch是否安装成功。可以运行`import torch; print(torch.cuda.is_available())`，如果返回True，则表明PyTorch可以访问GPU。
4. **更换conda和pip源**：
默认的conda和pip源可能较慢，可以切换到国内镜像源以加快下载速度。
创建`.condarc`文件设置channels为国内镜像源，包括main、free、rc等频道。
同时创建`pip.ini`文件将全局的index-url设为豆瓣的PyPI镜像源或其它高速镜像源。这样使用conda或pip安装包时下载速度将会提升。
总结：安装GPU版本的PyTorch涉及CUDA和cuDNN配置，以及选择正确的PyTorch版本进行安装，并且需要调整包管理器的源以提高下载效率。确保每个步骤都正确执行才能让PyTorch充分利用GPU资源进行高效的深度学习计算。
5星
