30系显卡笔记本使用pytorch（win10）

win10下30系笔记本显卡使用pytorch

1. 介绍背景：新换的笔记本3070laptop显卡（技嘉15G 2021）

cmd中输入“nvidia-smi”

2. 安装Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64。官网下载慢的很，这里放一下百度网盘。

链接：https://pan.baidu.com/s/1Za4FVY6QhP1gKtz8GwE8wA 
提取码：kmax 

过程参考大佬Bubbliiiing的博客：神经网络学习小记录48——windows下的torch=1.2.0环境配置

https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106037141?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161241711716780269853447%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=161241711716780269853447&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_v2~rank_v29-2-106037141.pc_v2_rank_blog_default&utm_term=%E7%8E%AF%E5%A2%83&spm=1018.2226.3001.4450

3. 安装cudatoolkit和对应的cudnn。官网下载慢的很，这里放一下百度网盘。

链接：https://pan.baidu.com/s/1Za4FVY6QhP1gKtz8GwE8wA 
提取码：kmax 

过程参考大佬Bubbliiiing的博客：神经网络学习小记录48——windows下的torch=1.2.0环境配置

https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106037141?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161241711716780269853447%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=161241711716780269853447&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_v2~rank_v29-2-106037141.pc_v2_rank_blog_default&utm_term=%E7%8E%AF%E5%A2%83&spm=1018.2226.3001.4450

4. 安装适配cuda11.0对应的pytorch（兼容cuda11.1的驱动）

链接：https://pan.baidu.com/s/1Za4FVY6QhP1gKtz8GwE8wA 
提取码：kmax 

过程参考大佬Bubbliiiing的博客：神经网络学习小记录48——windows下的torch=1.2.0环境配置

https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106037141?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161241711716780269853447%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=161241711716780269853447&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_v2~rank_v29-2-106037141.pc_v2_rank_blog_default&utm_term=%E7%8E%AF%E5%A2%83&spm=1018.2226.3001.4450

注：安装pytorch时共有三个部分，其中“torch1.7.1”有1.9G比较大，百度网盘里有，无需再去官网龟速下载。

经测试，兼容pytorch=1.2版本下的YOLOv3预测代码，且能发挥30系显卡实力。

总结：

cuda_11.1.0_456.43_win10.exe + cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.4.30 + torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-win_amd64.whl + torchvision-0.8.2+cu110-cp37-cp37m-win_amd64.whl