配置深度学习环境:在Windows中安装CUDA,Pytorch GPU版本

安装须知:先从创建虚拟环境说起~

  1. 在Anaconda中创建python版本为3.9,名称为d2l的虚拟环境
conda create --name d2l python=3.9 -y

补充:查看base下所有的虚拟环境conda env list
虚拟环境创建之后成功,出现以下提示信息:
配置深度学习环境:在Windows中安装CUDA,Pytorch GPU版本_第1张图片
查看base环境下目前安装的包:conda list
虚拟环境创建之后,进入并激活虚拟环境:conda activate d2l
配置深度学习环境:在Windows中安装CUDA,Pytorch GPU版本_第2张图片注:在下载pytorch时,首先要查看该虚拟环境中的源是否为清华源,否则可能后期会因为是国外的源导致下载失败。
查看源命令:pip3 config list
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  1. 安装Cuda
    首先需要查看适配Driver的Cuda版本
    电脑中只要有GPU就已安装了Driver,默认已经安装Nvidia GPU Driver
    桌面–》鼠标右键–》NVIDIA控制面板
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    NVIDIA控制面板–》系统信息
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    组件–》NVCUDA64.DLL在产品名称栏可以看到CUDA 12.1.107 driver
    故我的电脑适配的是Cuda 12.1及以下的版本
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    查看适配Cuda版本还有另外一种方法:打开命令提示符–》输入nvidia-smi
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  2. 选择对应的CUDA
    查看自身显卡的算力,在此网站中搜索显卡型号,可以看到我的显卡对应的算力是6.1
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    查看显卡算力支持的CUDA版本
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    算力6.1支持的CUDA版本有以上。所以我在选择的时候需要选择以上的版本并且小于12.1
    安装Cuda详细教程可以参考这篇博客:cuda安装详细教程
  3. 验证Cuda是否安装成功
    使用以下命令,出现版本信息即代表安装成功nvcc -V
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  4. 安装Pytorch GPU版本
    在安装之前建议将源换为清华源或者其他源,加快下载过程

进入Pytorch官网 下载Pytorch
带有CUDA字样的就是GPU版本,则选择CUDA小于12.1的版本
首先在Anaconda中先激活需要安装pytorch的环境,在这里是我之前创建过名为d2l的虚拟环境,conda activate d2l

在官网中可以查看Pytorch的历史版本
配置深度学习环境:在Windows中安装CUDA,Pytorch GPU版本_第11张图片
在这里选择安装1.13.0的Pytorch,选择CUDA11.7的版本
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复制该命令到anaconda中,回车执行
出现以下界面表示安装成功
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使用命令查看该虚拟环境下已安装的包conda list
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  1. 检查Pytorch是否安装成功
    我们输入python进入Python环境,然后输入import torch,如果没有报错说明可以导入成功。
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    输入torch.cuda.is_available()查看torch是否可以使用显卡,True就代表可以!
    配置深度学习环境:在Windows中安装CUDA,Pytorch GPU版本_第16张图片
    安装好Pytorch环境后,我们就可以来部署运行深度学习算法啦。完结撒花~~

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