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Pytorch+CUDA安装方法步骤

发布于2022-10-05 08:28     阅读(427)     评论(0)     点赞(29)     收藏(4)


首先我们要确定本机是否有独立显卡,在右键点击开始按钮—设备管理器-显示适配器中,查看是否有独立显卡。
在这里插入图片描述
可以看到本机有一个集成显卡和独立显卡NVIDIA GetForce GTX 1050
查询显卡是否支持安装CUDA
在这里插入图片描述
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可以看到我本机的独立显卡是支持CUDA安装的,计算力是6.1。
查看自己独立显卡:
按住WIN+R键在搜索栏找到NOVIDIA control panel。选择左下角的系统信息->显示:
在这里插入图片描述

组件:
在这里插入图片描述
或者命令行输入:

nvidia-smi

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可以看到Driver-Version:456.71,CUDA Version:11.1
注意:
因此安装的CUDA toolkit版本不可超过11.1;Driver-Version不超过456.71。
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2、CUDA下载
在这里插入图片描述
点进去,按照如下配置选择,然后点击下载:
在这里插入图片描述
下载好为如下exe文件
在这里插入图片描述
cuda安装
双击“exe文件”,选择下载路径(推荐默认路径)
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建议自定义安装
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如果是第一次安装,尽量全选;如果是第n次安装,尽量只选择第一个,否则可能会出现错误
在这里插入图片描述
注意VS: 如果本机的驱动版本(当前版本)小于cuda对应的版本(新版本),则选择,否则不选。如果当前版本小于新版本,并且不覆盖安装,之后电脑会频繁蓝屏或死机
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记住安装位置,tensorflow要求配置环境。
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系统变量的三四行有两个路径,是自动生成的
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在系统变量中添加:
在这里插入图片描述
如果出现字节太长报错,可以利用上面自动生成的路径:
如:

%CUDA_PATH%\lib\x64

验证安装:

nvcc --version
#或者
nvcc -V
set cuda

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下载同一版本的cudnn
cuDNN地址如下,不过要注意的是,我们需要注册一个账号,才可以进入到下载界面。大家可以放心注册的。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
可以使用下面网址,查看适配的 cuDNN
cuDNN Archive | NVIDIA Developer
选择跟自己的cuda版本适配的cudnn版本
在这里插入图片描述
下载结果是一个压缩包
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解压后的文件:
在这里插入图片描述
下载后发现其实cudnn不是一个exe文件,而是一个压缩包,解压后,有三个文件夹,把三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下。

CUDA 的安装路径在前面截图中有,或者打开电脑的环境变量查看,默认的安装路径如下:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0

验证安装是否成功

配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe:

首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图:
在这里插入图片描述
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Pytorch安装
建议打开网址:打开网址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,找对应的.whl文件安装,而非pytorch官网通过命令安装:
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每个文件命名都是有规律的:
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使用快捷键Ctrl+F,搜索我们需要安装的版本文件下载
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验证安装:
命令行中依次输入:

python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

如果出现以下界面:则说明安装成功。
在这里插入图片描述
如果是fulse则要考虑安装版本的问题,
考虑到首选处理器可能是自动,可以修改首选图形处理器为以下形式:
在这里插入图片描述



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作者:短发越来越短

链接:https://www.pythonheidong.com/blog/article/1786094/c4c03ac2fb1c455d7153/

来源:python黑洞网

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