windows环境从0到1安装vs-＞nvidia driver-＞anaconda-＞cuda/cudnn-＞pytorch/paddlepaddle(内附网盘链接)

简介

本项目旨在帮助大家在Windows10环境中安装GPU环境(内附文件网盘链接)

包括:

vs环境

N卡显卡驱动

Anaconda

CUDA

CUDNN

Pytorch

PaddlePaddle-GPU

0前言

torch1.10.2对应torchvision为0.11.3。在这里可以看到torch和torchvision关系

torch1.10.2对应torchaudio为0.10.2。这里可以看torch和torchaudio关系

30系显卡推荐安装cuda11.3。非安培架构推荐安装cuda10.2。

目前windows下飞桨支持的环境：
Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)

GPU版本支持CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2，且仅支持单卡

Python 版本 3.6+/3.7+/3.8+/3.9+ (64 bit)

pip 版本 20.2.2或更高版本 (64 bit)

那么就需要 一台windows的电脑，并且需要有英伟达显卡。

飞桨官方安装教程:https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html

如果想安装CPU版本Paddle或者其他CUDA版本的Paddle或者机器不支持AVX指令集等，可以参考官网教程进行操作。

1.下载所需的软件

1. Visudl Studio(建议直接装vs，方便。当然也可以只装Visual C++ Build Tools，具体自己搜一下)。这里安装vs2019下载社区版即可。
2. NVIDIA 驱动程序下载下载最新的就行。
3. Anaconda
4. cuda

Pytorch部分:

这里要对应着下载，如果不是30系显卡(仅指常见的这些，V100啥的不太懂，自行查阅)，推荐安装cuda10.2，比较常用。

如果使用安培架构显卡，即30系列显卡，必须安装11以上CUDA。30系显卡推荐安装11.3。

PaddlePaddle部分:

这里要对应着下载，如果不是30系显卡(仅指常见的这些，V100啥的不太懂，自行查阅)，推荐安装cuda10.2，比较常用。

如果使用安培架构显卡，即30系列显卡，必须安装11以上CUDA。30系显卡推荐安装11.2。
如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请安装CPU版的PaddlePaddle

如果您的计算机有NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件并且安装GPU版PaddlePaddle

CUDA 工具包10.1/10.2 配合 cuDNN 7 (cuDNN版本>=7.6.5）

CUDA 工具包11.0配合cuDNN v8.0.4

CUDA 工具包11.1配合cuDNN v8.1.1

CUDA 工具包11.2配合cuDNN v8.1.1

GPU运算能力超过3.5的硬件设备

5. cudnn需要登录英伟达账号

所需列表

下面是我下载好的cuda10.2和cuda11.2以及cudnn7和cudnn8，还有torch的包。

百度网盘地址()

链接：https://pan.baidu.com/s/1Msrlqj6pZw1dt0a8OLMrCw

提取码：3b3o

以下所有软件都建议右键管理员模式安装运行

2.安装VS

右键管理员运行，然后install。可以修改路径。
把"E:\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.28.29910\bin\HostX64\x64"加入到系统环境变量Path中。

安装完成重启！！！ 重启完后，打开一次VS。然后再进行下一步！！！

3.安装Nvidia驱动

右键驱动包用管理员模型运行。然后一路next即可。选第一个。精简安装就行

4. 安装Anaconda

1. 管理员模式运行安装包，然后next到这一步，选择All Users

2.勾选第二个，第一个不勾选。

3. 添加环境变量
   此电脑->属性->高级系统设置->环境变量->系统环境变量的Path->新建

E:\Anaconda
E:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin
E:\Anaconda\Library\usr\bin
E:\Anaconda\Library\bin
E:\Anaconda\Scripts

4. 检查是否安装成功，打开cmd，输入conda -V出现版本号即可。

5. 更换源，官方教程https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/

   执行conda config --set show_channel_urls yes生成.condarc文件。

   文件在 C:\Users\用户名\ 下面。然后按照官方的改就行。

5.安装cuda

1. 查看显卡型号

右键我的电脑->管理->设备管理器->显示适配器

2. 管理员模型打开安装包

3. 选择 自定义(高级)
   

4. 下一步取消勾选Visual Studio Intergration

5. 等待完成即可。

6. 最后在cmd中输入nvcc -V查验是否安装成功。

6. cudnn安装

1. 解压包cudnn

2.把对应文件放入此路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

7. Pytorch安装

1. 打开Anaconda Powershell Prompt (Anaconda3)

2. 先创建一个新环境，conda create -n pytorch1.10.2 python=3.8

3. 然后激活conda activate pytorch1.10.2

4. 安装pytorch:
   直接离线安装。
   pip install torch-1.10.2+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchaudio-0.10.2+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.11.3+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl
   cuda10.2版本的torch同理。

5. 安装完后，重新打开一下anaconda。不然会检测不到cudnn的东西。然后按照官网验证

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

出现True。那就安装成功了。

7. PaddlePaddle安装

1. 打开Anaconda Powershell Prompt (Anaconda3)

2. 先创建一个新环境，conda create -n paddle2.2.1 python=3.8

3. 然后激活conda activate paddle2.2.1

4. 安装cuda11.2版本Paddle使用本命令

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.1.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

安装cuda10.2版本Paddle使用本命令

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

5. 安装完后，重新打开一下anaconda。不然会检测不到cudnn的东西。然后按照官网验证

python
import paddle
paddle.utils.run_check()

8.错误总结

1. The third-party dynamic library (cudnn64_7.dll) that Paddle depends on is not configured correctly. (error code is 126)

这个是你之前下了cudnn8的包。所以会遇到。下载一个cudnn的7的包丢进去6的路径下就好了。

2.运行paddle.utils.run_check()时候遇到，Please make sure cudnn_ops_infer_8.dll is in your library path!

重启anaconda，然后重新运行就可以了。

3. 以PaddleDetection的requirements的Cython_bbox为例子，如果直接运行 pip install Cython_bbox会报错。清华源的好像没更新最新。

那么就下载一个Cython_bbox包。在我分享的网盘链接里面有。

然后解压文件。找到setup.py文件把里面的extra_compile_args=[’-Wno-cpp’],修改为extra_compile_args = {‘gcc’: [’/Qstd=c99’]}。然后再paddle2.2.1环境下，打开此解压文件的目录下运行 python setup.py build_ext install