参考链接下载好文件
也有参考
https://blog.csdn.net/qq_40898222/article/details/117826504
安装的是cuda11.1+cudnn11.1
文件下载链接:https://pan.baidu.com/s/1cGESy9gmep4OJdZ6Ug_Xaw
提取码:mn0x
感觉豆瓣源是最快的
conda换成豆瓣源:
conda config --add channels https://pypi.douban.com/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://pypi.douban.com/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://pypi.douban.com/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://pypi.douban.com/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://pypi.douban.com/anaconda/cloud/pytorch/
生成conda config配置文件:
conda config --set show_channel_urls yes
conda的配置文件在:C:\Users\Wu
打开后,删掉清华源,添加豆瓣源:
channels:
- https://pypi.douban.com/anaconda/cloud/pytorch/
- https://pypi.douban.com/anaconda/cloud/menpo/
- https://pypi.douban.com/anaconda/cloud/bioconda/
- https://pypi.douban.com/anaconda/cloud/msys2/
- https://pypi.douban.com/anaconda/cloud/conda-forge/
- defaults
show_channel_urls: true
先安装完VS2019,勾选C++桌面,为保险,下面有个python计算支持,我也有√
这里把VS2019安装到了D盘,所以cl.exe的完全路径为:D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\Hostx64\x64\cl.exe
然后把这个目录路径添加到系统Path中
用命令看下是否能正常调用:
cl.exe --version
双击运行:cuda_11.1.0_456.43_win10.exe
提示临时抽取安装,直接确认了,
安装精简版本。
重新打开Prompt,或者其他的命令窗口,测试下nvcc
也没有说要自己添加一些环境变量啊,感觉它自己应该会装好的吧,不然设计安装程序的人就有些许沙d了。
定位到cuda安装目录,运行测试程序:
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite
注意版本号v11.1,如果是v11.0,修改下即可。
再运行个示例:
bandwidthTest.exe
将解压文件里面的bin、include、lib文件夹复制到CUDA安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1
安装pytorch==1.8
pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com pytorch==1.8
要是有错误:ERROR: No matching distribution found for pytorch
升级下pip
python -m pip install --upgrade pip
还错,开梯子,或者离线下载安装:https://pytorch.org/
cuda、cudnn、pytorch、tensorflow的对应关系
cuda11.1需要pytorch1.8:
安装pytorch1.8,试用下面的镜像源加速下载命令:
pip install --user torch==1.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
官网的指导
linux或windows的在线安装:
# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
# CPU Only
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly -c pytorch
linux或windows下载离线包安装:
# RocM 4.0.1 (Linux only)
pip install torch -f https://download.pytorch.org/whl/rocm4.0.1/torch_stable.html
pip install ninja
pip install 'git+https://github.com/pytorch/[email protected]'
# CUDA 11.1
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# CUDA 10.2
pip install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0
# CPU only
pip install torch==1.8.0+cpu torchvision==0.9.0+cpu torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
要是仍然失败,参考的这里
自己手动下载对应包,进行安装:
链接跳转
打开的链接中,搜索cu111,python是3.8,windows下,那么就是下面的版本:
浏览器自动下载速度一般,右键迅雷下载,速度可double、triple。
上面的方法中,手动离线下载,速度最快。
再搜索torchvision-0.9.0并下载amd64.whl cp38代表python3.8版本
再搜索torchaudio-0.8.0
下载后放到一个文件夹里面
定位到文件夹目录后,手动安装:
打开PowerShell Prompt输入命令安装:
cd D: #进入D盘
pip install .\torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install .\torchvision-0.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install .\torchaudio-0.8.0-cp38-none-win_amd64.whl
验证pytorch:
import torch
print("hello pytorch {}".format(torch.__version__))
print(torch.version.cuda)
nvidia-smi
如下:
打开steam 壁纸Wallpaper:
GPU占用,果然提高了:
打开图标所在位置——右键属性
把末尾的双引号内容删掉,空格,再填充自己的工作目录
最后,目标里面的内容是形容下面的。
D:\ProgramData\Anaconda3\python.exe D:\ProgramData\Anaconda3\cwp.py D:\ProgramData\Anaconda3 D:\ProgramData\Anaconda3\python.exe D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\jupyter-notebook-script.py D:\Anaconda-Jupyter\Project
conda --version
win下,换源,在Prompt中敲命令:
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/
查看换源是否成功:
conda config --show channels
下载安装后,打开,在扩展(Ctrl+Shift+X)中搜索Chinese,安装中文包。
搜索python 安装(方便提示关键字)