win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源

rtx3060深度学习环境搭建

  • 下载文件
  • anaconda换源
  • 开始安装
    • 查看cl.exe
    • 安装CUDA11.1
    • 安装cudnn11.1
    • 安装pytorch
    • 安装torchvision
  • jupyter默认路径-换源-配置
  • VScode

笔记本环境:win10+rtx3060
目前RTX3060不支持CUDA 11以下版本

下载文件

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

anaconda换源

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

开始安装

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√

查看cl.exe

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

结果为:
在这里插入图片描述

安装CUDA11.1

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,
win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第1张图片
安装精简版本。
重新打开Prompt,或者其他的命令窗口,测试下nvcc
win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第2张图片
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

返回如下:
win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第3张图片

安装cudnn11.1

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

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:
win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第4张图片
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

这里是可以正常安装的,,,
在这里插入图片描述

安装torchvision

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:
win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第5张图片
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

win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第6张图片

验证pytorch:

import torch
print("hello pytorch {}".format(torch.__version__))
print(torch.version.cuda)

done:
win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第7张图片
看下显卡信息:

nvidia-smi

如下:
win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第8张图片
打开steam 壁纸Wallpaper:

GPU占用,果然提高了:
win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第9张图片

jupyter默认路径-换源-配置

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
win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第10张图片

win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第11张图片

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

新建个test文件夹测试,
win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第12张图片
查看conda是否正常:

conda --version

正常如下:
在这里插入图片描述

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

正常结果类似如下:
win10 rtx3060安装cuda11.1+cudnn11.1+anaconda换源_第13张图片

VScode

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)

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