windows系统下安装pytorch0.4.0，在linux系统下安装时只需要将命令中的”win_amd64″换成”linux_x86_64”即可。（大部分如此，具体的还要看你系统，不过方法都是一样的）
Python3.6+pip安装cpu版本
pip install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python3.6+pip安装gpu版本 目前 gpu 版本支持 cuda8.0 , cuda9.0 和 cuda9.1 ，请选择对应的版本下载安装，不要同时执行下面三个命令
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
1.查看pytorch是否存在以及pytorch的版本
import torch
print(torch.__version__)
2.查看cuda是否可用
print(torch.cuda.is_available())
3.查看cuda版本
print(torch.version.cuda)
4.查看当前工作的GPU
print(torch.cuda.current_device())
5.查看gpu的数目
print(torch.cuda.device_count())
6.设置工作GPU
print(torch.cuda.current_device())
torch.cuda.set_device(1)
print(torch.cuda.current_device())
也有的方法说下述方式也可以实现切换GPU但需要将这句话写在”import torch”之前。
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = ‘0’
7.查看gpu名字，设备索引默认从0开始：
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.cuda.get_device_name(1))
Original: https://blog.csdn.net/m0_58810879/article/details/122147996
Author: neu_eddata_yjzhang
Title: 【PYTORCH】Pytorch0.4.0安装教程与GPU配置大合集（含测试代码）
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