仅作为记录，大佬请跳过。

背景

将pytorch的cpu版改成gpu版，这个问题困扰博主很长时间。

博主一直使用的是pytorch的cpu版，跑通了一些程序；但担心改装成gpu版本后，担心程序出现bug或其他未知的错误，一直不太敢改动。

之前一直在搜索pytorch的cpu版本和gpu版本能否共存的问题，但没有找到较好的解释；直到会议上，朋友提示使用anaconda建立新的environment去使用gpu版本时，我才敢大胆一试。（因为anaconda中不同environment中的包是互不干扰的，大不了就新建一个专门使用pytorch的gpu版本的environment，原来的pytorch的cpu版本不动。）

（后来发现，其实不用担心cpu版本和gpu版本是否可以共存的问题，因为在安装gpu版本时，系统会自动删除cpu版本）

下载安装

关键

在pytorch官网，再次进入生成命令中的链接，下载到本地，使用命令提示符的管理员模式安装。（即进行本地安装）

手把手步骤

1、进入pytorch官网，根据选择生成Run this Command：

（安装的话，第一步看到此即可，然后转到第二步）

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各行选择解释：

PyTorch Build：稳定版和测试版，博主选择stable稳定版

Your OS：博主选择windows操作系统

Package：博主选择pip安装；pip是python自带的安装库的命令，conda应该是anaconda（一个python库管理的第三方软件平台）安装库的命令

Language：选择python，之前好像还要选择python版本

CUDA：这个是关键！none的话是按照pytorch的cpu版本，其他的是安装gpu版本。需要查看笔记本支持的gpu的cuda版本，然后选择。查看流程：进入桌面——鼠标右键——点击nvidia控制面板——帮助——系统信息——组件，即可找到笔记本上的cuda版本。

博主是cuda10.1，所以选择10.1

Run this Command:是自动生成的安装包的命令，将其复制到命令提示符，回车即可进行安装。但，博主根据大佬博主的指示，进行本地安装。

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参考

传送门1

传送门2

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2、第二步，进入生成的链接https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html（根据自己电脑生成的进入，不一定是此链接）

是这种页面：

3、选择Run this Command:中要求的版本，下载到磁盘根目录E盘下。

博主的显示需要下载3个：torch、torchvision、torchaudio

下载对应的版本：

4、命令提示符安装

命令提示符进入管理员模式——输入E:（因为地3步将文件下载到了E盘根目录）——输入pip install ……（带后缀的文件名）——回车安装

展示：

至此，pytorch的gpu版安装完成，（cpu版也已自动删除）

检验

博主想检验现在的pytorch是不是gpu版本，打开pycharm，1、输入

import torch
print(torch.__version__)

显示：

2、删除代码，再输入

import torch
print(torch.version.cuda)

显示：

3、不删除代码，再输入

print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())

显示：

说明pytorch的cpu版改成gpu版，实测成功