从Anaconda开始安装Paddle-gpu(Windows)

从Anaconda开始安装Paddle-gpu(Windows)

首先根据电脑配置安装cuda和cudnn,再下载安装系统对应版本的Anaconda,最后安装Paddle即可,具体步骤如下。

文章目录

  • 从Anaconda开始安装Paddle-gpu(Windows)
    • 一、CUDA, cuDNN安装
        • 1. 查看电脑是否安装了CUDA
        • 2. 安装cuDNN
    • 二、安装Anaconda
    • 三、Paddle安装

一、CUDA, cuDNN安装

1. 查看电脑是否安装了CUDA

  • 打开cmd命令行,进入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin查看(注意:这个地址因人而异,在执行前要查看版本是否为v10.2)

    cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
    nvcc -V
    

    如果出现类似下面的版本信息,即为安装成功

    从Anaconda开始安装Paddle-gpu(Windows)_第1张图片

  • 若未安装,则前往英伟达官网安装对应的CUDA,这里不再赘述,安装完成执行上一步验证是否安装成功

2. 安装cuDNN

查看是否安装了cuDNN,进入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include,查看是否有cudnn_version.h头文件,若有,则已安装,版本可以打开该文件查看

在这里插入图片描述

该声明即为版本8.1.0;

若没有该文件,则需要安装cuDNN。

安装cuDNN步骤:

  • 下载安装包,进入NVIDIA官网下载地址,注册登录并填写问卷后即可根据系统选择版本下载

  • 下载后解压,解压后如下图

    从Anaconda开始安装Paddle-gpu(Windows)_第2张图片

  • 找到CUDA的安装路径

    1. 复制 cuDNN bin 目录下的文件到 CUDA 的 bin 目录下(.dll)
    2. 复制 cuDNN include 目录下的文件到 CUDA 的 include 目录下(.h)
    3. 复制 cuDNN lib/x64 目录下的文件到 CUDA 的 lib/x64 目录下(.lib)

    (注意: 是将解压后三个文件夹中的内容移到原CUDA安装路径中的三个文件夹中,即取并集)
    从Anaconda开始安装Paddle-gpu(Windows)_第3张图片

  • 配置环境变量

    在系统环境变量Path中增加以下两条

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
    

    保存即可

  • 验证是否安装成功,执行以下两条命令

    cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite
    bandwidthTest.exe
    

    若出现Result = PASS,即为成功安装

    从Anaconda开始安装Paddle-gpu(Windows)_第4张图片

二、安装Anaconda

  • 进入Anaconda官网,下载对应的Anaconda版本,若下载速度慢,可以记下版本从清华源下载

  • 下载后照常安装,注意安装步骤中出现Advanced Options时选择第一项,将Anaconda加到环境变量里,否则需要之后手动添加,最好安装路径中不要出现中文

  • 安装后打开Anaconda Prompt,添加几个常用的清华源

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    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/Paddle/
    conda config --set show_channel_urls yes
    #以下有需要的添加
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
    

三、Paddle安装

  • 打开飞桨的安装网站,选择合适的版本,这里我选择如下

    从Anaconda开始安装Paddle-gpu(Windows)_第5张图片

  • 打开Anaconda Prompt,创建环境(我选择的python版本为3.8)

    conda create -n paddle_env python=3.8
    

    进入该环境

    activate paddle_env
    
  • 开始安装

    我的电脑为CUDA10.2,cuDNN8.1,选择此条命令

    从Anaconda开始安装Paddle-gpu(Windows)_第6张图片

    但是这里需要格外注意:我们执行命令时不要带后面的-c paddle,否则下载速度奇慢,去掉这个才能从清华源下载,速度很可观。建议执行下面这条命令(注意版本)

    conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=10.2
    
  • 验证安装,执行以下命令

    python
    import paddle
    paddle.utils.run_check()
    

    若出现PaddlePaddle is installed successfully!则成功安装

    (import paddle后可能出现一些提示信息,注意分辨若不是报错可不必理会)

    在这里插入图片描述


若在Anaconda Prompt执行安装或者创建命令的过程中出现下载失败的问题,可以根据错误信息中的链接手动下载,放入Anaconda/pkgs中,然后在Anaconda/pkgs/urls.txt中加入下载地址,然后重新执行安装指令

如果执行代码时出现matplotlib包调取出错执行下面的指令安装matplotlib包

conda install matplotlib

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