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GPU版本PyTorch详细安装教程

注意:30系列的的显卡暂时不支持cuda11以下版本!!!

一、安装显卡驱动

1、查看显卡驱动型号

右击右下角开始,在设备管理器中查看计算机显卡型号,例如我的显卡是GTX1050:

2、下载显卡驱动

进入英伟达官网,下载对应的显卡驱动:官方驱动 | NVIDIAhttps://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

选择对应版本参数并下载安装,安装时直接一直下一步即可。

3、查看GPU状态

安装完成后,打开CMD终端(快捷键:Win+R),命令行输入:nvidia-smi查看GPU状态:

注意:右上角显示的CUDA版本(红色框中)是当前版本所支持的最高CUDA版本。

二、安装Visual Studio 2019

由于要使用cuda则必须要有一个编译工具,这里安装的是Visual Studio 2019

*下载***Visual Studio **社区版链接https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/

安装完成后进入以下界面,*注意:勾选“Python开发**“C++桌面开发*

三、安装CUDA

1、下载对应版本的CUDA

CUDA各版本官方下载地址: CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA用的是10.2版本,因此进入cuda官网找到对应的版本进行下载:

2、安装下载好的CUDA

下载完成后将CUDA安装,注意:建议默认路径,后期需要添加环境变量,安装时选择自定义安装:

勾选Visual Studio Integration:

3、设置环境变量

鼠标右键计算机(此电脑),打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到系统变量中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_2两个环境变量。

接下来,还要在系统变量中“新建”,添加以下几个环境变量,以下是默认安装位置的路径的环境变量(左边是变量名,右边是变量值):

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2

CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64

CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin

CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64

CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

在系统变量** Path **的末尾添加:

%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;

双击Path,再添加如下5(默认安装路径):C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64

四、安装cudnn

1、下载cuda10.2对应的cudnn

** cudnn**下载地址https://developer.nvidia.com/cudnn

2、下载cudnn后直接将其解开压缩包,然后需要将解压后的bin,include,lib文件夹复制粘贴到cuda安装时的默认路径文件夹下(比如我的是在:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 下)

注意:对整个文件夹bin,include,lib复制粘贴

3、最后测试cuda是否配置成功:

Win+R打开CMD终端执行:nvcc -V 即可看到cuda的信息:

五、安装anaconda

详细安装教程可参考以下链接:

(42条消息) Python安装教程步骤1:Pycharm和Anaconda的安装_ZHW_AI课题组的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/116540837?spm=1001.2014.3001.5502

六、安装PyTorch

1、创建虚拟环境

在anaconda中添加镜像源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

在开始栏打开刚才安装的anaconda prompt 创建项目运行虚拟环境:

conda create -n your_env_name(虚拟环境名称) python==xx(想要创建的虚拟环境的python版本号)

注:若不知道python版本,Win+R打开CMD终端****执行:python,然后enter即可看到所安装的python版本号。

可以根据自己需要修改,例如:conda create -n mytorch python==3.9.7

输入y,然后按下enter确认开始下载安装。

出现以上界面则虚拟环境已经创建完成。

2、激活并进入虚拟环境

1、在上一步的基础上,对创建完成的虚拟环境进行激活,在anaconda prompt** 终端中**输入以下指令:

conda activate mytorch

2、若要退出当前的虚拟环境,执行以下指令即可:

conda deactivate

3、安装PyTorch

1、此时我们已经激活并进入到所创建的mytorch环境中。

2、接下来进入PyTorch官网,选择相关参数,获取PyTorch安装指令,并在**anaconda prompt **终端中执行红色框中的指令(该指令为最新版本的PyTorch):

注意:安装的时候要将命令后的-c pytorch后面的内容删除,从国内源进行下载,速度快一些。PyTorchhttps://pytorch.org/![](https://img-blog.csdnimg.cn/56a087592eee4950a5680ba45349c742.png)

**另:若需要选择其他版本的PyTorch点击绿色框中的指令即可 **

然后进入以下页面,找到需要的版本进行安装即可

3、输入PyTorch安装指令指令后,查看conda找到将要安装的包是否是要进行安装的

如果是,输入y之后,按下enter确认进行下载;

如果不是,就需要重新检查安装PyTorch的命令。

3、 安装PyTorch,至此,基础环境已经部署完成。

4、验证PyTorch是否安装成功

1、安装完成后,继续在在anaconda prompt 终端中执行以下指令,验证PyTorch是否安装成功:

python 
import torch 
torch.cuda.is_available() 

2、如下图提示True说明框架配置成功,且GPU可用

3、验证完成后Ctrl+Z回到命令行,然后执行conda list指令就可以看到该虚拟环境下已经安装好的包

能够在conda list中找到以上两个包,则说明已经配置完成。


本文转载自: https://blog.csdn.net/uuhhy/article/details/124638448
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