PyTorch CUDA环境配置及安装的步骤(图文教程)
Pytorch版本介绍
- torch:1.6
- CUDA:10.2
- cuDNN:8.1.0
✨安装 NVIDIA 显卡驱动程序
一般 电脑出厂/装完系统 会自动安装显卡驱动
如果有 可直接进行下一步
下载链接
http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
选择和自己显卡相匹配的显卡驱动
下载安装
✨确认项目所需torch版本
# pip install -r requirements.txt# base ----------------------------------------Cythonmatplotlib>=3.2.2numpy>=1.18.5opencv-python>=4.1.2pillowPyYAML>=5.3scipy>=1.4.1tensorboard>=2.2torch>=1.6.0torchvision>=0.7.0tqdm>=4.41.0# coco ----------------------------------------# pycocotools>=2.0# export --------------------------------------# packaging # for coremltools# coremltools==4.0# onnx>=1.7.0# scikit-learn==0.19.2 # for coreml quantization# extras --------------------------------------# thop # FLOPS computation# seaborn # plotting
例如此项目需求torch>=1.6
在PyTorch官网查看与之匹配的CUDA版本
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
这里可以从conda命令看出 torch1.6 可以安装10.2版本的CUDA
torch与CUDA版本一定要匹配!
✨安装 CUDA
NVIDIA控制面板 -> 帮助 -> 系统信息 -> 组件
查看NVCUDA.DLL 后的参数
本机是10.2
//如果更新了显卡驱动这里参数可能会变高
下载的CUDA版本可以低于这里显示的参数 但是一定要与torch版本匹配
下载
下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
//上面的链接默认下载的是最新版本的CUDA
要下载之前版本的CUDA在上述下载页面下滑 然后点击 ”CUDA早期版本档案”
或者直接点击CUDA早期版本档案 跳转
选择CUDA Toolkit 10.2
选择对应操作系统版本然后点击Download
!Installer Type一定要选exe(local)
安装
安装完成
在Terminal输入以下命令
nvcc -V
显示CUDA版本则相关环境变量已经自动配置
✨安装cuDNN
下载
下载链接
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
选择和操作系统以及CUDA相匹配的cuDNN版本
例如我刚才安装了CUDA10.2 这里选择Download cuDNN v8.1.0 (January 26th, 2021), for CUDA 10.2
安装
解压下载的zip
把解压得到的文件夹内的bin、include、lib目录下的dll文件与h文件分别复制到相应的CUDA的安装目录下
默认安装目录分别为
C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.2/binC:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.2/includeC:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.2/lib
✨安装PyTorch
在线安装
在PyTorch官方链接上查看相应安装命令
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
例如我要安装CUDA10.2版本的torch1.6 对应的conda命令是
# CUDA 10.2conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
!在线安装速度很慢 可以选择下面离线安装的方法
离线安装
whl下载链接
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
选择对应CUDA、python、操作系统、torch版本的whl
例如我要安装CUDA10.2、python3.8、torch1.6 版本的whl
应下载 cu102/torch-1.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
例如我要安装CUDA10.2、python3.8、torchvision0.7 版本的whl
应下载 cu102/torchvision-0.7.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
然后在conda环境中安装
pip install torch-1.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.7.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
安装完成
✨确认环境是否配置成功
import torchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())
如上所示环境配置成功
✨参考及引用
https://blog.csdn.net/qq_37296487/article/details/83028394
https://blog.csdn.net/maoersong/article/details/104484826
https://blog.csdn.net/qq_36653505/article/details/83932941
到此这篇关于PyTorch CUDA环境配置及安装的步骤(图文教程)的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch CUDA配置及安装内容请搜索 以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持 !
最后更新于 2021-11-08 08:13:32 并被添加「」标签,已有 位童鞋阅读过。
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