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cuda安装以及conda安装对应版本的pytorch-gpu

时间:2023-08-25 02:38:50

相关推荐

cuda安装以及conda安装对应版本的pytorch-gpu

@[TOC] conda安装pytorch-gpu

参考资料

(1)PyTorch(GPU版)详细安装教程(b站视频)

/video/BV1Rz411e7eJ?from=search&seid=2681659812081276827

(2)实验室兄弟自己写的安装方法

/zengding5524/article/details/109484757

(3)相关网站

CUDA下载:/cuda-toolkit-archive

CUDNN下载:/rdp/cudnn-download

pytorch下载:

步骤

CUDA 和 CUDNN 下载

(cuda 和 cudnn 一定要下载对应版本)

cuda 和 cudnn下载对应版本

(1)首先查看自己的cuda版本

(注:在右上角,显示您的显卡目前的cuda驱动版本,比如上图显示为11.0,要注意,这里并不是表明您已经安装了cudatookit,仅仅代表,您当前驱动可以支持的cuda最高版本)

(2)去NVIDIA官网下载对应版本的CUDA 和 CUDNN

CUDA下载:/cuda-toolkit-archive

CUDNN下载:/rdp/cudnn-download

(注:小于或等于11.0版本的CUDA都可以下载安装)

!!!但一定要注意CUDA 和 CUDNN版本号一定要相对应!!!

(3)我这里下载的是CUDA 11.0 和 与之对应的CUDNN

(这里有点懒请你参考这个B站视频,我觉得很详细!)

/video/BV1Rz411e7eJ?from=search&seid=2681659812081276827

(等我以后哪天心情好了来手动更新安装方法吧,哈哈哈哈先凑合看视频吧)

CUDA 和 CUDNN安装

(4)完成下载后,安装CUDA(推荐使用系统默认安装路径)并且将CUDNN拷贝到CUDA文件下

(5)并且配置CUDA的环境变量

torch-gpu版本安装

(接下来是重中之重)

新建一个虚拟环境

(解释一下为什么要新建一个虚拟环境,方便你用不同版本的python打开不同版本类型的库,如:python3.7下的TensorFlow、python3.8下的pytorch)

如果你对conda基本命令还不太熟悉可以参考我写的这个博文,

/Owenhhhh/article/details/112765017

希望能给你提供有所帮助。

或者你如果先麻烦,下面这个图有常用的命令

(1)打开conda 命令行

(2)新建虚拟环境(python3.8版本)

输入如下代码:

然后会自己检测并下载所需要的库

新建虚拟环境后,进入该虚拟环境(torch-gpu)

安装pytorch

!!!这里是重点!!!

网上很多代码都是这个

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch

但是会导致一个问题pytorch11.0太大了无法直接下载,会下载失败

所以我们这里选择离线方式下载

进入清华镜像找到对应的版本信息:

https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/pytorch/win-64/

单击将对应版本下载下来,

然后离线安装下载的torch版本,再安装其他的相关东西(如torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0)

!!!注意版本一定要相同

这里可以参考我兄弟的博文,挺详细的,我太懒了不想写了

/zengding5524/article/details/109484757

!!!唯一要注意的是!!!

安装步骤是,先安装离线下载的包,在conda install 要在线下载并安装的包,

离线下载的包安装代码可以是:

conda install --use-local c/地址/torchvision-0.8.1-py36_cu110.tar.bz2

(或者)

conda install --offline c/地址/torchvision-0.8.1-py36_cu110.tar.bz2

(后面跟的是文件的绝对地址)

(可以直接把文件拖进去 地址就跟着录入进去了)

离线包安装完成后,再输入一次

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch`

(这里就会只下载cudatoolkit=11.0 和一些需要的小插件)

下载完成即安装成功!

finish! 恭喜你

测试是否安装成功

安装成功后,打开python,测试一下GPU 版本的pytorch是否安装成功

like this 就是安装成功的标志!

congratulation!

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