Pytorch学习(二)——windows10系统中pytorch安装(从显卡驱动开始)

文章目录

    • pytorch安装
      • 一、配置及准备:
      • 二、安装步骤:
        • 1.下载与安装CUDA
        • 2.下载与安装CuDNN
        • 3. 验证CUDA和CuDNN的安装
        • 4. 安装pytorch
        • 5.测试pytorch的安装:

pytorch安装

一、配置及准备:

  1. 学习环境:windows10 + anaconda + python3.7.1 + jupyter notebook
  2. 机器是win10 64位
  3. 预备搭建深度学习环境:CUDA10.0+pytorch1.4(并非当前最新版本)
  4. 建议使用conda来进行安装,优势就不多说了,反正方便。(后面很多相关的命令可以看看)
  5. 需要准备的东西(GPU版本):CUDA(我选择的是10.0版本的)和CUDNN(选择与CUDNN相对应的版本)

二、安装步骤:

1.下载与安装CUDA

  • 检查电脑是否有合适的GPU。

电脑上有NVIDAI表示有GPU,但我电脑上的在之前被我卸载了。。。所以重新下载了一遍
打开任务管理器,点击性能模块儿可以看看自己有没有GPU状态,可以添加到常用的地方。遇到的坑是我的状态栏没有GPU但是我可以配置GPU。如果有同样的问题可以访问一下Microsoft

  • 在控制面板中打开NVIDIA面板
    Pytorch学习(二)——windows10系统中pytorch安装(从显卡驱动开始)_第1张图片
  • 在NVIDIA控制面板中选择帮助->系统信息->组件->NVCUDA64.DLL产品名称,查看支持CUDA的版本(我的是更新过的)

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  • 如果可支持CUDA版本过低需要更新驱动:①在Geoforce experience中可以自动更新驱动(这种方式比较简单,而且更新大小较小),②如果没有Geoforce experience 可以在官网下载驱动(较大,可以采用科学上网的方式):NVIDIA

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  • 下载CUDA(大小2个G左右哦,保证网速很关键):
    官网(打开巨慢,建议合法科学上网):https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2
    说明文档:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

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  • 下载完成进行无脑安装,当然可以选择将其保存在C盘以外的地方咯。其他的安装细节参考:CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置
    有的博文中说安装CUDA需要VS2015版本,但是我VS2019版本在安装的过程也没有出错,我也不明白原因,反正安装好了就不管了^^

2.下载与安装CuDNN

需要注册登录才能安装,页面打开速度一贯的慢,唯一比较人性化的就是可以使用QQ、微信等社交账号进行注册登录。https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

配置(就这么一个):解压CUDNN后,将对应的bin、lib、include与CUDA10.1对应的bin、lib、include进行合并。

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>有的博文中说需要配置环境变量,但是我的机器中自动添加了环境变量了,不需要变动

3. 验证CUDA和CuDNN的安装

  • 测试一下自己是否成功安装了CUDA:
    windows+R然后键入cmd打开控制台输入:
nvcc -V

记住是大写的V不是小写的

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  • 测试一个demo验证CuDNN安装:
    在CUDA文件夹中找到CUDA\v10.0\extras\demo_suite位置,然后按住shift+点击鼠标右键在当前文件夹的位置处打开cmd,然后执行demo可执行文件。图文并茂https://blog.csdn.net/yearHeaven/article/details/80727014
    Pytorch学习(二)——windows10系统中pytorch安装(从显卡驱动开始)_第7张图片


4. 安装pytorch

个人使用的是conda安装,如果直接下载库进行pip安装也可以

  1. conda中新建环境设置
  • 在conda中新建一个虚拟环境pytorch专门用于深度学习(方便管理,尽量不要将全部的库都放在root中)
    在anaconda prompt中使用以下命令查看已有的虚拟环境
conda info -e
  • 使用以下命令新建一个虚拟环境(your_env_name自己命名,python版本号要对应):如果不想用命令行创建也可以在图像化界面中直接创建一个
conda create -n your_env_name python=3.7.1
  • 使用一下命令激活虚拟环境,并将相应的pytorch包放入其中或者下载到对应文件夹下:
conda activate your_env_name
  1. 调整一下你的下载源:
    这里我使用的是清华镜像源,你也可以参考一下。当然科大镜像源也不错(^^打广告ing)。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  1. 根据你的CUDA、CuDNN、python、OS选择对应的pytroch

官网:https://pytorch.org/复制粘贴下面的命令

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conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

如果下载很慢就去掉其中的-c pytorch,记住是在新建的conda虚拟环境中安装(我使用校园网中间断了一次网,重新安装的时候会自动跳过已经安装了的部分)

5.测试pytorch的安装:

import torch
from __future__ import print_function
x = torch.rand(5,3)
print(x)
torch.cuda.is_available() # 测试CUDA是否可用

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遇到的坑(真的非常的坑):

  • 问题:在anaconda prompt中可以正常地导入和使用torch库,但是在jupyter notebook中就导入失败。
  • 解决方案:在jupyter notebook中使用了base(root)虚拟环境,该环境中并未安装pytorch,而我们是将pytorch相关库安装在了pytorch虚拟环境之中,所以需要更换jupyter notebook的kernel为新的虚拟环境。
  • 仔细的解决方案在下一个博客中说明。

看完了,点个赞再走呗^^.
放松一下:夏目友人帐

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你可能感兴趣的:(pytorch,深度学习,cuda,gpu,python)