运行一下
发现报的是False,那么说明当前的Pytorch版本无法使用显卡,我们就需要安装cuda,1.9.0+cpu 说明使用的Pytorch版本不对 我们首先安装cuda。
具体的版本对应可以看如下网址
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
下载CUDA
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
根据找到的驱动器版本去下载对应的CUDA包
具体安装教程可以看
https://blog.csdn.net/weixin_34409703/article/details/93226830
安装结束后
新建cmd窗口 输入 nvcc -V 命令验证是否安装成功
这一步显示不出来的可以 配置环境变量
将 安装盘符:\CUDA\NVIDIA GPU Computing Tookit\CUDA\v版本号\lib\x64 添加的系统变量的path中
2.还需要安装对应的CuDNN
下载网址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载对应CUDA版本的CuDNN
下载完成后,解压得到一个名为cuda的文件夹;将该文件夹下的文件复制到上一步安装的CUDA中;注意对应的文件夹;
./cuda/bin/.dll 复制到 ./NVIDIA GPU Computing Tookit/CUDA/v8.0/bin/
./cuda/include/.dll 复制到 ./NVIDIA GPU Computing Tookit/CUDA/v8.0/include/
./cuda/lib/x64/**.dll 复制到 ./NVIDIA GPU Computing Tookit/CUDA/v8.0/lib/x64/
安装好后
测试Pytorch是否可以使用
搞定!
还有一种情况也会发生错误Torch not compiled with CUDA enabled,那就是安装的pytorch是cpu版本
解决方法如下:
登录pytorch官网 https://pytorch.org/get-started/locally/#supported-windows-distributions
选择合适的选项,下面会自动生成安装命令,粘贴到cmd或者coda里运行即可