1.下載電腦NVIDIA的顯卡驅動
- 1.1 查看自己電腦是否具備GPU
- 在任務管理器中的性能查看
- 在任務管理器中的性能查看
- 1.2 根據對應版本下載相應的NVDIA顯卡驅動
- NVIDIA下載安裝
- 在官網尋找下載相對應的版本 https://www.nvidia.com/es-la/
- 不清楚自己電腦的顯卡或者不知道如何手動下載的情況:
- 進入 https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/support/articles/000005510/graphics.html 使用英特爾® 驅動程序和支持助理自動檢測您的圖形控制器(推薦)release number
- 進入 https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/support/articles/000005510/graphics.html 使用英特爾® 驅動程序和支持助理自動檢測您的圖形控制器(推薦)release number
- 更新NVDIA
- 檢查自己電腦驅動是否需要更新
步驟一:
步驟二:
- 根據提示步驟下載好並安裝。
- 檢查自己電腦驅動是否需要更新
- NVIDIA下載安裝
- 1.3 下載安裝完成后
2. 下載安裝相應的CUDA +CUDNN
- 2.1 查看顯卡驅動對應的CUDA版本
- 2.2 下載安裝對應CUDA
- 下載地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
- 最好記一下安裝所在路徑,后面需要
- 2.3 查看CUDA是否安裝成功
- 打開終端: 輸入 nvcc -V 查看信息
- 打開終端: 輸入 nvcc -V 查看信息
- 2.4 安裝cudnn
- 在 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下載相對應版本
- 下載之后解壓縮,分別將cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三個目錄中的內容拷貝到"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\ "對應的include、lib、bin目錄下即可。注意是補充進去,不是全部替換。
- 2.5 cu92+cudnn對應的鏈接: https://pan.baidu.com/s/1RaDAYhkVsRTMYY5VmtD-zA 提取碼:6666
3. 安裝pytorch
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3.1 利用Anaconda 創建虛擬環境
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打開Anaconda Prompt,在命令行輸入命令 :
conda create -n nanme python=3.8
創建虛擬環境
conda env list
查看創建的虛擬環境
conda activate name
激活虛擬環境 -
添加鏡像源:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --show channels
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3.2 torch torchvision cuda python對應版本
- torch torchvision cuda python需要對應才可以正常工作
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3.3 安裝
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3.3.1 激活虛擬環境
- 在打開Anaconda Prompt,輸入 conda activate name
- name 為所創建的虛擬環境名字
- 在打開Anaconda Prompt,輸入 conda activate name
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3.3.2 安裝pytorch、torchvision
- 在激活的虛擬環境目錄下推薦使用pip安裝
- 選擇對應的版本參數,官網會自動給出最新的安裝命令 :https://pytorch.org/get-started/locally/
- 安裝歷史版本: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
- cpu為cpu版本的,cu為cuda版本(gpu)
- cp為python的版本cp37m為python==3.7
- 注意區分win 和 linux
- 選擇本地安裝方法:
- 下載好安裝包: 在 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 下載對應的版本
- 使用 pip install name
- name為安裝包存放的絕對路徑
- name為安裝包存放的絕對路徑
- 查看安裝的庫命令
conda list
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3.3.3 測試是否安裝成功
create activate name
激活虛擬環境
python' 進入python模式
import torch導入torch
torch.cuda.is_available()` 查看cuda是否能能使用,若可以使用返回True
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