3080+pytorch1.7+windows的详细安装过程

安装步骤

由于30系显卡已经且仅支持cuda11.1，因此配置pytorch-gpu环境时，可能会存在一些问题（torch只支持到11.0），下面以3080为例介绍一下安装的主要流程。

安装cuda

安装cuda步骤很简单，主要有以下几个 ：

1. 去NVIDIA官网去下载CUDA11.1 local版本（network版本下载速度较慢）；大概2.9G，用迅雷速度蛮快的。
   
2. 下载好之后是这个样子；点击安装即可，没有试过装其他盘，一般就c盘吧；然后后面就一直默认就好啦！
   
   

3. 装好之后，打开cmd， cd去CUDA的安装路径里面看看，如果没有改变路径，那就是如下的路径，有没有安装成功；

 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin

然后输入如下命令：

nvcc -V

如果出现如下结果，那就说明安装好了！可以进入下一步cudnn的安装了

安装cudnn

1. 去NVIDIA官网去下载与CUDA11.1对应的cudnn版本。
   

2.解压一下下载好的cudnn压缩包，完了后长这个样子

事实上，前面安装的cuda的路径下也有这三个对应的文件夹（bin,include,lib），我们要做的就是用cudnn的三个文件夹替换cuda中对应的三个文件夹.直接粘过去就行了！

3.下面测试是否将cudnn安装好
首先进入CUDA的安装路径->extras->demo_suite,里面有两个测试程序，一个是bandwidthTest.exe，一个是deviceQuery.exe

然后可以在demo_suite这个文件夹下打开cmd,运行那两个exe，结果如下图

如果出现上面的结果，说明cudnn也安装成功了！

安装pytorch

这里可以去pytorch官网查看一下版本信息和命令

目前pytorch1.7都不支CUDA持11.1,不过没关系，我们还是可以用如下命令去安装

先用conda创建一个虚拟环境，这里我使用的是python3.8

conda create -n env_name python=3.8

最好把镜像源配置一下，以防后面下载速度太慢

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 --set show_channel_urls yes

然后接着，激活你的虚拟环境，输入如下命令

pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

等待安装即可。。。

安装完测试一下

其他问题

由于torch以来numpy，需要安装numpy包，但可能出现下面的两个问题：

1. numpy版本过高的问题

numpy版本过高时，如1.19.4， 会出现如下问题，解决方案就是参照这位博主的方法，降低版本到1.19.3就行了

RuntimeError: The current Numpy installation (‘D:\Develop\anaconda\lib\site-packages\numpy\init.py’) fails to pass a sanity check due to a bug in the windows runtime. See this issue for more information: https://tinyurl.com/y3dm3h86

2. 又或者你的虚拟环境已经有了numpy，但是他是numpy+mkl版本

会出现下面的问题这时候直接卸载掉mkl的numpy就好了，用pip install numpy==1.19.3就好了。原因可能是因为：这个貌似是因为pytorch使用的计算加速库aten和mkl都是基于openmp的，两者都产生了openmp runtime，这个错误的信息说了最好保证只有一个openmp runtime

OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.错误

主要参考

• 3090显卡 + pytorch1.7 +cuda11.0+anconda安装
• cudnn安装教程
• conda更改默认镜像源
• numpy+mkl问题
• numpy版本问题