安装PyTorch-GPU版本+CUDA+CUDNN+Win10(显卡GeForce MX450)+Anaconda(最新版)

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安装Pytorch-GPU版本

1.检查电脑是否有显卡

2.选择cuda的版本

3.选择对应的cudnn的版本

4.安装pytorch


安装Pytorch-GPU版本

系统:Win10

环境:Anaconda

显卡:GeForce MX450

1.检查电脑是否有显卡

在右下角wins下—右键—打开设备管理器—选择显示适配器

安装PyTorch-GPU版本+CUDA+CUDNN+Win10(显卡GeForce MX450)+Anaconda(最新版)_第1张图片

如果存在NVIDIA XXX就可以安装GPU版本的PyTorch、Tensorflow。

 

2.选择cuda的版本

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去cuda官网选择对应的cuda 11.0的版本下载~附上以下链接

https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-update1-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

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下载完成后点击exe文件执行~

安装PyTorch-GPU版本+CUDA+CUDNN+Win10(显卡GeForce MX450)+Anaconda(最新版)_第5张图片

下面不要勾选Visual Studio Integration

安装PyTorch-GPU版本+CUDA+CUDNN+Win10(显卡GeForce MX450)+Anaconda(最新版)_第6张图片

这边我是选择默认路径安装的,可以更改~

安装PyTorch-GPU版本+CUDA+CUDNN+Win10(显卡GeForce MX450)+Anaconda(最新版)_第7张图片

点击下一步,直到完成~

测试是否安装成功:

Win+R,输入cmd.打开命令行,输入

nvcc -V

 

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输出相关信息,则cuda安装成功。

 

3.选择对应的cudnn的版本

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

根据上面的链接,找到对应cuda版本的cudnn,我的cuda是11.0的,所以下载11.0的cudnn。

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下载下来的是一个压缩包,解压后有三个文件夹

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将这三个文件夹同时选中,并且复制。粘贴到cuda的安装路径下(我使用的是默认路径),如下图。

安装PyTorch-GPU版本+CUDA+CUDNN+Win10(显卡GeForce MX450)+Anaconda(最新版)_第11张图片

你会发现在cuda的安装路径下存在同名的三个文件夹,不用担心,直接粘贴。(这边会把刚刚复制的cudnn的三个文件夹的内容,与cuda同名的文件夹中的内容进行合并。)

检查是否安装成功:

Win+R,输入cmd.打开命令行,输入nvidia-smi

nvidia-smi

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如果没有输出,可以百度搜索一下,如何添加环境变量等问题。

 

4.安装pytorch

去官网(https://pytorch.org/get-started/locally/)选择对应型号的安装命令。

安装PyTorch-GPU版本+CUDA+CUDNN+Win10(显卡GeForce MX450)+Anaconda(最新版)_第13张图片

在anaconda中,你所要安装pytorch的环境中执行上图中搜索到的命令~

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch

测试:

在安装的环境(比如py37)中,输入

import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available())

输出True,则大功告成!!!

(如何在anaconda中新建环境,以及如何解决下载速度缓慢,可以添加清华源等问题,自行百度,或者参考以下链接。)

 

参考链接:

https://blog.csdn.net/m0_37605642/article/details/98854753

https://www.pianshen.com/article/9550279518/#0__117

https://www.pianshen.com/article/60531110922/

 

你可能感兴趣的:(pytorch,cuda,cudnn,window)