安装CUDA PyCharm使用

原本是纯cpu跑，python pytorch版本是

import sys
import torch
print(torch.__version__)
print(sys.version)
print(torch.cuda.is_available())

1.11.0+cpu
3.9.7 (default, Sep 16 2021, 16:59:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
False

安装CUDA

查看本机显卡支持的CUDA版本，打开NVIDIA Control Panel（NVIDIA控制面板），点左下角系统信息→组件，查看NVCUDA.DLL的系统版本，此为显卡支持的最高CUDA版本。

所以安装CUDA11.3.0

 

安装cudnn

 

 将cudnn中的库移入到cuda的文件夹中，需要声明环境变量。

Anaconda创建新的虚拟环境

选择对应的pytorch版本

好像pytorch11.3自带cuda11.3耶？

 

 安装完毕

进行测试

打印版本号 

测试代码

import sys
import torch

print(torch.__version__)
print(sys.version)
print(torch.cuda.is_available())
# 当GPU可用时,我们可以运行以下代码
x = torch.randn(4, 4)
print(x)
print(x.size())
# 当GPU可用时,我们可以运行以下代码
# 我们将使用`torch.device`来将tensor移入和移出GPU
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          # a CUDA device object
    y = torch.ones_like(x, device=device)  # 直接在GPU上创建tensor
    x = x.to(device)                       # 或者使用`.to("cuda")`方法
    z = x + y
    print(z)
    print(z.to("cpu", torch.double))       # `.to`也能在移动时改变dtype

Over.