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# System prepended metadata

title: Pytorch 安裝

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# 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)
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![](https://hackmd.io/_uploads/S1g5F9KSP2.png)











