息吹
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Windows安装pytorch-gpu

step0.安装基本要求

  • 有nvidia的独立显卡
  • 显卡算力超过3.1即可安装CUDA，在这里查询显卡算力

step1.查看显卡驱动

  • 右键桌面开始按钮，如下图所示：
    Windows安装pytorch-gpu_第1张图片
  • 找到设备管理器
    Windows安装pytorch-gpu_第2张图片
  • 在设备管理器里面找到显示适配器
    Windows安装pytorch-gpu_第3张图片
  • 找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序
    Windows安装pytorch-gpu_第4张图片
  • 然后选择自动搜索更新的驱动程序软件
    Windows安装pytorch-gpu_第5张图片

step2. 安装CUDA

  • 选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2）
  • GeForce RTX 30系显卡只支持CUDA 11.1及以上版本！！！
  • 下载地址

Windows安装pytorch-gpu_第6张图片
一共有三个文件都要下载：
cuda_10.2.89_441.22_win10.exe
cuda_10.2.1_win10.exe
cuda_10.2.2_win10.exe

  • 选择一个临时目录解压安装程序(装完就可以删除了)
    Windows安装pytorch-gpu_第7张图片
  • 选择自定义安装Windows安装pytorch-gpu_第8张图片
  • 选择自定义安装 可以自选一 些安装组件，至少要安装Libraries
    Windows安装pytorch-gpu_第9张图片
  • 指定cuda安装路径（后面修改环境变量时需要）
    Windows安装pytorch-gpu_第10张图片

step3.配置环境变量

  • 先输入nvcc -v，如果出现版本信息则可以跳过step3(某些版本的安装包会自动配置环境变量)
    Windows安装pytorch-gpu_第11张图片
    Windows安装pytorch-gpu_第12张图片
  • 增加LD_LIBRARY_PATH=\yourpath\cuda102\lib64

Windows安装pytorch-gpu_第13张图片

  • 增加CUDA_HOME=\yourpath\cuda102
    Windows安装pytorch-gpu_第14张图片

  • 新建 PATH(注意不要将PATH覆盖！！！！)
    在这里插入图片描述

  • 检查cuda是否成功安装

nvcc -V

step4.安装cudnn

  • 需要在nvidia官网上注册账号才能下载
  • 在这里下载对应的cudnn，这里下载的是这个
  • 将压缩文件解压，并将cuda/include/cudnn.h移动到CUDA安装路径的include文件夹下，将cuda/lib64中文件名包含libcudnn*的文件移动到CUDA安装路径的lib64文件夹下
cp cuda/include/cudnn.h /E/cuda-10.2/include
cp cuda/lib64/libcudnn* /E/cuda-10.2/lib64

step5.安装miniconda

在这里下载对应的miniconda

  • 自定义安装路径
    Windows安装pytorch-gpu_第15张图片
  • 将环境变量加入PATH（一定要勾选第一项）
    Windows安装pytorch-gpu_第16张图片
  • 检查conda是否安装成功
  1. 输入win+r进入运行界面
  2. 输入cmd进入命令提示符
  3. 在cmd中输入conda -V查看conda版本，如下图所示即代表安装成功
    在这里插入图片描述

step6.安装pytorch

  • 根据cuda与cudnn的版本，在这里选择合适的pytorch进行安装
  • 也可以直接安装
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
  • 检查pytorch是否成功安装
import torch 
print(torch.cuda.is_available())

返回True即代表成功安装

step7.遇到任何问题

建议装cpu版本的torch:)

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