首先需要安装anaconda,自己电脑已经安装,这里不再叙述,过程也比较简单,可自行百度。
安装完anaconda后,我使用以下命令创建了一个python3.8的环境:
conda create --name py38 python=3.8
创建完这个环境后,使用以下命令进入这个py38环境:
conda avtivate py38
进入环境后,下面所有的命令都在这个环境下执行,相当于将torch安装在这个环境下
然后右击 NVIDIA设置–>NVIDIA控制面板–>帮助–>系统信息–>组件,查看当前显卡驱动版本支持的最高版本CUDA
由于之前版本的驱动太老,支持的cuda最高才是9.2,因此卸载了原先驱动,安装了当前最新的驱动版本nvidia-516.59(去nvidia驱动官网,选择自身显卡情况,下载最新的即可)
安装之后查看支持最高的CUDA版本为11.7
然后去pytorch官网,点击install,下面会出现几个官方推荐的CUDA版本,给我推荐的是10.2,11.3和11.6,网上说11.3会好一点,因此我最终选择了11.3
确定了CUDA版本后,就去CUDA官网下载11.3版本的CUDA(默认的一般是最新的,需要去旧版本中下载),下载好后双击安装。
注意:选择自定义安装,去掉Driver components选择。否则选择精简安装的话,会重新安装显卡驱动。
cudnn是基于cuda的加速器,可提升原有的gpu算力至1.5倍。
直接去cudnn官网,下载当前CUDA版本对应的cudnn(注意是windows版本),然后解压,解压后有bin, include, lib三个文件夹和一个LICENSE文件
将这三个文件夹复制到CUDA的安装目录下即可,就完成了安装。
我默认安装目录为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3
根据自身情况进行选择,我的选项是Stable–>Windows–>Python–>CUDA11.3,官方的命令如下:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
但是最后 -c pytorch 表示将会从pytorch指定下载的渠道进行下载,我的conda已经更换为了清华源,所以将末尾的-c pyotrch
去掉,命令如下:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3
这里安装之后,torch.cuda.is_available()返回false,网上查原因说是因为去掉了-c pyotrch
使用清华源下载的其实是cpu版本的torch。
因此我使用下面命令将刚才装的几个包卸载了一下:
conda uninstall pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3
然后使用官方的代码装了一遍:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
但是在安装过程中出现了以下错误:
CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length
url: https://conda.anaconda.org/pytorch/win-64/pytorch-1.12.0-py3.8_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2
target_path: C:\Software\Anaconda\pkgs\pytorch-1.12.0-py3.8_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2
Content-Length: 1282737477
downloaded bytes: 1255012794
因此这种方法没成功,选择了手动安装
先去官网,看官网推荐安装的torch版本,我的是1.12.0,然后参考链接得到torch1.12.0对应torchvision0.13.0,torchaudio0.12.0。
版本对应参考链接:https://blog.csdn.net/shiwanghualuo/article/details/122860521
whl文件下载链接:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
所以我下载的文件为:torch-1.12.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl、torchvision-0.13.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl、torchaudio-0.12.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl
CD到这三个文件的下载目录,依次安装这三个whl:pip install xxx.whl
然后打开cmd,进入python,检查是否安装成功:
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> print(torch.cuda.get_device_name(0))
NVIDIA GeForce MX150
>>> torch.__version__
'1.12.0+cu113'
参考链接:
[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/483816738
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/131595687
[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/99880204?from_voters_page=true
[4] https://blog.csdn.net/qq_46126258/article/details/112708781