Win10下配置Pytorch開發環境(GPU-CUDA10.0-CUDANN7)

本機配置:

system :Win10 64bit

GPU: 1050Ti 4G

安裝前的准備工作

在配置pytorch的GPU版環境前需要確定好需要安裝的pytorch版本，從而確定CUDA與CUDANN的對應版本，各個包的版本一定要能夠對應上，否則會出錯。

pytorch各個版本的下載鏈接： https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

我這邊下載的 torch-1.5.0+cu101-cp36-cp36m-win_amd64.whl， 安裝時直接pip運行.whl文件即可完成安裝。

過程中可能會存在部分包的依賴問題，如果自動下載不成功可以選擇到下面的鏈接手動下載.whl文件進行安裝

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy

安裝CUDA

CUDA的下載地址為https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

可以根據自己的環境與需要選擇版本下載，這里下載就建議使用迅雷了，會快得多。

安裝的過程就不需要說明了，傻瓜式安裝下一步就可以了。（note：這個地方有人講是需要先在系統環境中安裝VS2017，這樣才能編譯CUDA）

安裝完成之后可以在命令行中輸入nvcc -V進行測試，如果看到以下信息則表示CUDA安裝成功了

安裝CUDANN

CUDANN的下載鏈接為

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

選中目標文件下載完成過后直接解壓，可以看到如下文件系統

隨后將bin、include、lib文件夾拷貝到上一步安裝的CUDA文件夾下進行覆蓋即可。

測試與坑

最后進入剛才安裝python環境中, 輸入命令進行判斷,如果返回True則表示安裝成功

In:import torch
In:torch.cuda.is_available()
Out:True

記錄一個坑:

在我這邊安裝的時候遇到把所有配件都安裝好過后依然無法使用GPU進行torch開發的情況. 確認過了全部的配件與安裝過程沒有問題過后, 死馬當活馬醫地將GPU的驅動更新到了最新版, 結果居然就可以在torch中正常使用GPU了.