# Pytorch 安裝 1. 進入Anocoda Navigator,選environtment ([Anocoda 安裝點這邊](https://hackmd.io/@wOd94Mv-RdWUsi-i6pLI-Q/H1xDadFoH2) ) ![](https://hackmd.io/_uploads/rkblIKSPh.png) 2. 點選create創建新環境 ![](https://hackmd.io/_uploads/Hku5UFHD2.png) 3. 建完新環境後,點選紅框位置搜尋需要安裝的套件或點選開啟命令提示視窗,套件清單如下: ![](https://hackmd.io/_uploads/SJpqPYrPh.png) ![](https://hackmd.io/_uploads/ry5qFFSP2.png) |下載套件 | pip安裝指令 | | -------- | -------- | | numpy | pip install numpy | | matplotlib | pip install matplotlib | |pillow | pip install pillow | | pandas | pip install pandas | | scikit-learn | pip install scikit-learn | | Jupyter | pip install jupyter | 4. 進入 pytorch 官網: https://pytorch.org 5. 往下滑到此畫面 ![](https://hackmd.io/_uploads/S1g5F9KSP2.png) 6. 如果電腦沒有NVDIA顯示卡,可安裝CPU版本pytorch,如附圖。將pip指令複製到建立好的新環境下的命令提示視窗,即可安裝。 ![](https://hackmd.io/_uploads/BktZjKBw2.png) 7. 如果有NVDIA顯示卡,可安裝GPU版本pytorch,如附圖。安裝完畢後再到NVDIA網站下載安裝NVDIA驅動程式、CUDA11.X以及cuDNN(需搭配CUDA版本),最後將GPU pytorch pip指令複製到命令提示視窗。 :::info 驅動下載: https://www.nvidia.com.tw/Download/index.aspx?lang=tw CUDA 11.X下載: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuDNN下載: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cuDNN下載後解壓縮後會出現 "cuda" 資料夾,點即進入後將3個檔案個別複製於下列位置: * cuda/bin/cudnn64_8.dll 複製到 C:\ProgramFiles|NVDIA GPU Coputing Toolkit\CUDA\v11.X\bin * cuda/include/cudnn.h 複製到 C:\ProgramFiles|NVDIA GPU Coputing Toolkit\CUDA\v11.X\include * cuda/lib/cudnn.lib 複製到 C:\ProgramFiles|NVDIA GPU Coputing Toolkit\CUDA\v11.X\lib\x64 參考資料:[Win10 安裝 CUDA、cuDNN 教學](https://medium.com/ching-i/win10-%E5%AE%89%E8%A3%9D-cuda-cudnn-%E6%95%99%E5%AD%B8-c617b3b76deb) ::: ![](https://hackmd.io/_uploads/S1g5F9KSP2.png)