深度学习环境配置:win10系统+RTX3070+cuda11.3+cudnn8.2+pytorch1.11

win10系统 rtx3070,必须安装cuda11以上版本,对应的pytorch是1.11版本


参考链接1
环境内容
pytorch:1.11.0
torchvision:0.12.0

环境配置

一、Anaconda的安装

参考链接2

二、Cudnn和CUDA的下载与安装

这里使用的是torch=1.11.0,官方推荐的Cuda版本是11.3,因此会用到cuda11.3,与cuda11.3对应的cudnn是8.2

1.Cuda和Cudnn的下载
官网下载地址:
先安装cuda11.3.0
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
深度学习环境配置:win10系统+RTX3070+cuda11.3+cudnn8.2+pytorch1.11_第1张图片
深度学习环境配置:win10系统+RTX3070+cuda11.3+cudnn8.2+pytorch1.11_第2张图片
然后安装对应版本的cudnn8.2
https://developer.nvidia.com/cudnn
首先要根据官网要求一步步注册填写个人信息,这个就没啥好说的,按照指示操作就可以了。
进入官网以后要找对应版本8.2.1.32
深度学习环境配置:win10系统+RTX3070+cuda11.3+cudnn8.2+pytorch1.11_第3张图片深度学习环境配置:win10系统+RTX3070+cuda11.3+cudnn8.2+pytorch1.11_第4张图片
下载完以后得到以下两个文件
在这里插入图片描述
2.Cuda和Cudnn的安装
下载好文件以后打开exe进行安装。
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同意并继续–选择自定义,下一步–下一步
深度学习环境配置:win10系统+RTX3070+cuda11.3+cudnn8.2+pytorch1.11_第6张图片深度学习环境配置:win10系统+RTX3070+cuda11.3+cudnn8.2+pytorch1.11_第7张图片深度学习环境配置:win10系统+RTX3070+cuda11.3+cudnn8.2+pytorch1.11_第8张图片
安装好后在C盘找到根目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3
我这边已经安装过3个不同的版本了,就都留在这里=.=
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安装好CUDA,下一步将Cudnn的内容解压:
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将解压后的全部内容复制到C盘根目录之下:
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三、配置Pytorch-gpu环境

1.Pytorch-gpu环境的创建与激活
Win+R启动cmd,在命令行窗口输入以下指令:

conda create -n pytorch-gpu-rtx3070 python=3.8
activate pytorch-gpu-rtx3070

这里一共存在两条指令:
前面一条指令用于创建一个名为pytorch-gpu-rtx3070的环境,该环境的python版本为3.8。
后面一条指令用于激活一个名为pytorch-gpu-rtx3070的环境。

2.Pytorch-gpu库的安装
直接运行指令安装:

pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

本地安装的话需要进入网站https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,
下载以下两个文件:
在这里插入图片描述完成后检验一下:
深度学习环境配置:win10系统+RTX3070+cuda11.3+cudnn8.2+pytorch1.11_第12张图片
3.其他依赖库的安装
深度学习模型需要的其他常用依赖库(如果清楚匹配版本的话可以写上==‘版本’,版本未知的话,会自动下载最新版本或与当前环境设置配合的版本,后期可以根据模型的需要进行调整):

scipy
numpy
matplotlib
opencv_python
torch==1.11.0
torchvision==0.12.0
tqdm
pillow
h5py

可以将这些写入一个txt文件中:requirements.txt
深度学习环境配置:win10系统+RTX3070+cuda11.3+cudnn8.2+pytorch1.11_第13张图片

在cmd命令行输入以下指令:

pip install -r E:\leona\深度学习环境配置\pytorch-gpu-1.11.0-win10-rtx3070\requirements.txt

安装完成如下:
在这里插入图片描述

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