✨Pytorch版本介紹
torch：1.6
CUDA：10.2
cuDNN：8.1.0
✨安裝 NVIDIA 顯卡驅動程序
一般 電腦出廠/裝完系統 會自動安裝顯卡驅動
如果有 可直接進行下一步
下載鏈接
http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
選擇和自己顯卡相匹配的顯卡驅動 下載安裝
！注意筆記本產品系列需要選帶有 Notebooks 的
關於下載類型：GRD SD
點擊下載類型旁邊的 “？” 即可查看官方說明
如果您是游戲玩家，希望在新游戲、新補丁和游戲追加下載內容 (DLC) 的發布日第一時間獲得支持，請選擇 Game Ready 驅動程序。
如果您是內容創作者，優先考慮創意工作流程的穩定性和質量，例如視頻編輯、動畫、攝影、圖形設計和直播等，請選擇 Studio 驅動程序。
建議下載 SD
✨確認項目所需torch版本
# pip install -r requirements.txt
# base ----------------------------------------
Cython
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
pillow
PyYAML>=5.3
scipy>=1.4.1
tensorboard>=2.2
torch>=1.6.0
torchvision>=0.7.0
tqdm>=4.41.0
# coco ----------------------------------------
# pycocotools>=2.0
# export --------------------------------------
# packaging # for coremltools
# coremltools==4.0
# onnx>=1.7.0
# scikit-learn==0.19.2 # for coreml quantization
# extras --------------------------------------
# thop # FLOPS computation
# seaborn # plotting
例如此項目需求torch>=1.6
在PyTorch官網查看與之匹配的CUDA版本
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
這里可以從conda命令看出 torch1.6 可以安裝10.2版本的CUDA
torch與CUDA版本一定要匹配！
✨安裝 CUDA
NVIDIA控制面板 -> 幫助 -> 系統信息 -> 組件
查看NVCUDA.DLL 后的參數
本機是10.2
//如果更新了顯卡驅動這里參數可能會變高
下載的CUDA版本可以低於這里顯示的參數 但是一定要與torch版本匹配
下載
下載鏈接
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
//上面的鏈接默認下載的是最新版本的CUDA
要下載之前版本的CUDA在上述下載頁面下滑 然后點擊 ”CUDA早期版本檔案”
或者直接點擊CUDA早期版本檔案 跳轉
選擇CUDA Toolkit 10.2
選擇對應操作系統版本然后點擊Download
！Installer Type一定要選exe(local)
安裝
安裝完成
在Terminal輸入以下命令
nvcc -V
顯示CUDA版本則相關環境變量已經自動配置
✨安裝cuDNN
下載
下載鏈接
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
選擇和操作系統以及CUDA相匹配的cuDNN版本
例如我剛才安裝了CUDA10.2
這里選擇Download cuDNN v8.1.0 (January 26th, 2021), for CUDA 10.2
安裝
解壓下載的zip
把解壓得到的文件夾內的bin、include、lib目錄下的dll文件與h文件分別復制到相應的CUDA的安裝目錄下
默認安裝目錄分別為
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib
✨安裝PyTorch
在線安裝
在PyTorch官方鏈接上查看相應安裝命令
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
例如我要安裝CUDA10.2版本的torch1.6 對應的conda命令是
# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
！在線安裝速度很慢 可以選擇下面離線安裝的方法
離線安裝
whl下載鏈接
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
選擇對應CUDA、Python、操作系統、torch版本的whl
例如我要安裝CUDA10.2、Python3.8、torch1.6 版本的whl
應下載 cu102/torch-1.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
例如我要安裝CUDA10.2、Python3.8、torchvision0.7 版本的whl
應下載 cu102/torchvision-0.7.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
然后在conda環境中安裝
pip install torch-1.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.7.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
安裝完成
✨確認環境是否配置成功
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
如上所示環境配置成功
✨參考及引用
https://blog.csdn.net/qq_37296487/article/details/83028394
https://blog.csdn.net/maoersong/article/details/104484826
https://blog.csdn.net/qq_36653505/article/details/83932941
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本文作者：雙份濃縮馥芮白
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/Flat-White/p/14678586.html
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