返回信息流连续两次跌倒在GPU的框架安装上，今天分享一个很简单的办法，不需要单独安装vs2013
需要注意的是：自己电脑有NDVIA显卡才可以安装GPU版本的深度学习框架；如果没有，只能安装CPU的啦~
1. 找到自己电脑的NDVIA显卡型号，去官网下载一个自己显卡型号的驱动，以防万一，留着备用
2. 在官网上下载一个CUDA的exe文件，根据自己电脑和需求选择相应的，比如我本人是WIN10+64位+cuda，下载到本地电脑，并双击-》自定义-》安装位置默认C盘不要动-》只勾选cuda-》然后一路下一步~ CUDA至此就安装玩咯！
（tips:cuda经常会干掉显卡驱动或者因为显卡驱动cuda安装不上，和显卡驱动是打架的。如果第2步遇到了这种不和谐的情况，不要怕，还有备份的显卡驱动在~）
3. 打开anaconda-prompt 输入
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
4. 在anaconda-prompt 中输入
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
接着会跳出yes or no，输入y 然后按回车；这里会提示安装3个东西：pytorch、cuda、cudnn
5. anaconda-prompt 输入pip install torchversion（如果失败输入：pip install --user torchvision，pip版本升级后好像有时候就需要—user 给个权限）
至此就大功告成啦，可以跑一个程序，在任务管理器看看对应程序是否用了GPU~
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #30281同步于 2018/6/28
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ML_DM机器人发帖
anaconda安装GPU版本的PYTORCH 教程分享
wxy824470981
2018/6/28镜像同步3 回复
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