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Windows10下的Pytorch框架安装(GPU版)

已有 5735 次阅读 2022-1-26 20:33 |个人分类:深度学习|系统分类:科研笔记

Pytorch的GPU版本安装,首先需要确定自己的电脑满足安装条件。简单地说,如果电脑上的nvidia显卡能够安装441.22版本以上的安装程序,则基本上能安装成功。详细信息推荐看如下博客(如有其他来源请联系我):

pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本是如何对应的

下面我们依次来安装 显卡驱动、cuda、cuDNN、anaconda、pytorch。


1. 显卡驱动

若自己的显卡驱动没有正确安装或太老(version<441.22),到官方网站找到自己的显卡,搜索驱动安装。
地址:
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn


图1 nvidia显卡驱动下载


全默认,正常安装即可。

2. cuda和cuDNN

2.1 写在前面

pytorch安装页面给出的cuda推荐版本是10.2和11.3。故尽量安装这两个版本的cuda,然后安装与之匹配的cuDNN。

正常的话,应当注册nvidia账号,到
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
去下载cuda和cuDNN。但由于网络问题,经常注册或登录不了,这里仅给出网站演示,在下文中会附上cuda和cuDNN的网盘下载链接。实际上,可以利用各类游戏加速器,搜索nvidia网站登录加速,截止到2022年1月26日是限定免费状态,加速后是可以直接下载的。

cuda ↓


图2 cuda下载页面


X度盘 s/18sWJ96gAIHqfNspvxkZj_w 码:tt37

cuDNN ↓


图3 cuDNN下载页面


X度盘 s/1Cu7UyrHEFV_-xVNonToSCQ 码:bzqv

2.2 cuda安装

默认安装路径,点确定到图4界面,选择自定义安装,并取消勾选CUDA下的Visual Studio Integration(图5)。目前发现有些安装Quadro显卡的电脑到这一步会重启一次,请注意保存工作。


图4 cuda安装过程



图5 取消勾选Visual Studio Integration


等待安装结束即可。

2.3 cuDNN安装

cuDNN的安装包是一个压缩包,解压之后,把bin、include、lib三个文件夹复制到
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3 去合并↓


图6 解压cuDNN安装包


下面来配置环境变量,打开:我的电脑(右键)→高级系统设置→环境变量,在“系统变量”里面找到Path,进行编辑。确保以下四个路径在Path中,之后一路点击确定(图7 图8):
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\libnvvp
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\lib
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\include


图7 编辑Path环境变量



图8 确保红圈内的路径在Path环境变量中


至此cuda和cuDNN安装完成,若想检验是否成功,可以打开windows系统的cmd,输入nvcc -V,如果有类似图9的提示则安装成功:↓


图9 验证cuda和cuDNN正确安装


3. Anaconda

同cpu版本安装的第1、2部分,在此不再赘述,附上博客链接:
Windows10下的Pytorch框架安装(CPU版)

再次强调python版本应为3.7-3.9,不要安装3.10版本的python

4. Pytorch

去pytorch.org,找install,找到gpu版本↓


图10 找到Pytorch的gpu版本安装代码


运行下面的代码conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

安装完成后,输入:
pip install jupyter
安装编辑器jupyter notebook,本例将使用jupyter notebook作为Pytorch的编辑器。

可以继续安装
pip install matplotlib
pip install pandas

等等自己需要的其他程序包。

5. 测试和使用

至此Pytorch安装完成,可以通过
①打开Anaconda Prompt
②输入activate pytorch
③输入jupyter notebook
打开编辑器,进行深度学习编程。

若想测试安装是否成功,可以在编辑器中输入
import torch
torch.__version__ #version的前后都是2个下划线

以及
torch.cuda.is_available()

看是否能返回pytorch的安装版本和gpu是否可用(返回True为正常,False为安装不成功)。↓



图11 测试Pytorch的gpu版本是否正确安装





https://blog.sciencenet.cn/blog-3507679-1322832.html

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