首先是在Anaconda上构建了一个新的环境,我这个是专门为了深度学习创建的环境,所以叫DeepLearning,创建方式是点击下面的create,之后取名就好了。这里也能看到python版本,记住了后面安装pytorch要用,我这里是python3.9.7。点击DeepLearning后面那个播放键,能打开这个环境的Terminal终端。后续的代码也都是在终端中输入的
查看Anaconda Tensorflow CUDA 版本 学习笔记_RObot_123的博客-CSDN博客_anaconda查看cuda版本
如何查看CUDA版本_qiu_huohuo-CSDN博客_怎么查看cuda的版本
我个人用nvidia-smi无法查看,所以采用的是NVIDIA的控制面板上查看的方式,最后查出来我的是CUDA11.3.121(后面看到别的博客,说这个是能够支持的最高版本,而不是当前版本,这是一个坑)
由于我没有梯子,看到的通过清华镜像安装的方式是
pytorch安装(anaconda+安装) - 知乎
这需要下载Python版本和CUDA版本的对应的文件。如何查看Python版本上文有提到,如何查看CUDA版本在上面也有写。
之后按照上文所述,依次输入
conda install --use-local D:\Anaconda\pytorch-1.11.0-py3.9_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2
conda install --use-local D:\Anaconda\torchvision-0.12.0-py39_cu113.tar.bz2
第一行的话,加载进度卡在0%的时间有点久,第二行倒是很快。
再输入 conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 cudatoolkit=11.3
显示“Package vs2015_runtime conflicts for: xxxxx”,大概意思是没有vs2015或者版本不对?所以舍弃这种方式。
但是用这个方式安装后,再打开那个环境,会直接卡死,因此需要把之前的环境卸载了。在base的Terminal终端输入“conda uninstall -n yyy --all”。其中yyy是环境的名称。
后面发现好像还是因为电脑上没有CUDA,比如我输入nvcc -V都显示没这个命令。
参照的是Anaconda + Pytorch 超详细安装教程 - 知乎
安装CUDA的时候,用精简安装的话会显示安装失败,参照
CUDA程序安装失败原因及解决方案_肖潇不写代码-CSDN博客_cuda安装失败
后面还是显示Nsight compute安装失败,所以我把这个也直接去除了,不知道后续是否会有影响。
安装后,输入torch.__version__显示了正确的版本号,但是torch.cuda.is_available()返回的是False。看到有博客说升级显卡驱动就好了,我点击升级显示当前驱动已经是最新版本。
输入conda list,发现
也就是说我安装的pytorch是CPU版本的,因此不能调用GPU。
【机器学习笔记(九)】之Anaconda 安装PyTorch踩的坑 - 知乎
最后按照这个资料结合上面下载的文件,依次输入
conda install --use-local D:\Anaconda\pytorch-1.11.0-py3.9_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
最后再看conda list发现是GPU版本了,torch.cuda.is_available()返回的也是TRUE了