如何正確安裝GPU版本的torch
- 本人屬于剛?cè)雽W(xué)的小白，因?yàn)槿蝿?wù)需要，所以得從零開始安裝深度學(xué)習(xí)環(huán)境。對于從未接觸過深度學(xué)習(xí)的人來講，光配置環(huán)境就花費(fèi)了我好久好久的時(shí)間，中間心態(tài)炸裂好幾次，索性還是安裝成功了。現(xiàn)在就從0開始復(fù)盤一下我的安裝過程。不喜勿噴，出門右轉(zhuǎn)不送。爺又不靠這個(gè)賺錢，不慣著。
- 爺?shù)牡乇P爺說了算。要是文中有問題的話，可以給我說，這個(gè)我還是一定秉持謙虛的態(tài)度學(xué)習(xí)的，畢竟技術(shù)太菜。
- 文中有引用了別人的介紹，我標(biāo)注連接了。我也不會弄版權(quán)聲明什么的，我寫的目的還是希望以后自己可以不用再去東找西找了，怪麻煩的。要是侵權(quán)了說一下我改。
個(gè)人配置
1. GPU: RTX3060
2. cuda最高可支持11.7
3. 個(gè)人采用的方法是anaconda安裝torch的方法
4. python環(huán)境為3.7(個(gè)人建議不要使用高版本的python解釋器，
不然后期在使用的過程中容易出現(xiàn)版本不兼容或者版本更新的問題)
1. Anaconda安裝
- 我把自己的Python3.7和相應(yīng)的Anaconda版本下載鏈接放在這里，需要的可以自取
- 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1g1HyZ05GN1u1msDtypbrpg
提取碼：6969
- 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1g1HyZ05GN1u1msDtypbrpg
- Anaconda與Python版本匹配說明(轉(zhuǎn)載，非原創(chuàng))：
- https://github.com/koverholt/anaconda-version-map
- 如果需要找到對應(yīng)版本的Anaconda的話，可以去這位博主空間查找
- 版權(quán)聲明：本文為博主原創(chuàng)文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請附上原文出處鏈接和本聲明。
- 本文鏈接：https://blog.csdn.net/Disany/article/details/116296202
2. cuda配置
2.1 cuda安裝
- 如果電腦裝有GPU的話，可以右鍵桌面，選擇NVIDIA控制面板→菜單欄“幫助”→系統(tǒng)信息里進(jìn)行查看。打開界面之后從下圖中可以查看自己的GPU支持的cuda版本。(如果沒有的話，你可能需要先去一下NVIDIA官網(wǎng)下載顯卡驅(qū)動(dòng)了)
- 如果上面說的頁面可以正常顯示之后，就需要下載cuda了，注意下載的時(shí)候注意自己的版本是否匹配，比如我電腦的GPU最高支持的是11.7，我下載的就是11.3的版本。下載的時(shí)候直接百度搜索cuda加上相應(yīng)的版本號即可，如“cuda11.3”，然后找到NVIDIA官網(wǎng)根據(jù)自己的電腦環(huán)境選擇對應(yīng)版本的cuda下載。安裝懶得寫，因?yàn)橹饕橇糁o爺自己看的，免得忘記了找方法麻煩。
- 安裝完成之后，可以打開cmd，輸入“nvcc -V”查看有沒有顯示，有的話就安裝成功了。
2.2 cudnn下載與配置
- 講道理，這吊環(huán)境配置是真的麻煩。
- 2023年3月9日測試：當(dāng)前安裝cuda.exe文件之后好像不需要進(jìn)行這一步操作了，個(gè)人在進(jìn)行復(fù)制粘貼的時(shí)候提示有同名項(xiàng)，應(yīng)該是自動(dòng)集成了。
- cuda安裝完之后，還需要下載cudnn并且配置相應(yīng)文件。首先去link注冊，之后才可以下載的，注冊過程比較麻煩，但是不難，不會的爺不管。下載的版本和前面cuda的版本一致就OK。
- 下載完成之后，它不是一個(gè)exe文件進(jìn)行安裝的，而是需要解壓之后，將里面的三個(gè)文件夾下面的文件全部復(fù)制到cuda對應(yīng)的文件下面。簡單來說就是cudnn里面的bin對應(yīng)于cuda中的bin。切記，一定要一個(gè)文件夾下面的文件復(fù)制到對應(yīng)路徑中去。(lib里的文件復(fù)制到lib/x64里面)
cuda默認(rèn)安裝位置
- cudnn下載完之后，還需要在虛擬環(huán)境中安裝對應(yīng)的庫才算全部完成，這個(gè)在后面講。
3. 虛擬環(huán)境配置
- 前面的環(huán)節(jié)都完成之后，就可以開始著手配置虛擬環(huán)境進(jìn)行torch安裝了。
- 打開Anaconda自帶的終端，輸入如下命令創(chuàng)建虛擬環(huán)境：
conda create -n 虛擬環(huán)境名 python=x.x
拿我自己創(chuàng)建的舉例就是：
conda create -n ABC python=3.7
- 虛擬環(huán)境配置完成后，輸入下面的命令激活創(chuàng)建的虛擬環(huán)境：
activate 虛擬環(huán)境的名字
- 安裝cudnn庫
conda install cudnn
上面的命令一定得是在打開虛擬環(huán)境之后再輸入才可以，判斷方法就是最前面括號內(nèi)的文本不是“base”而是你的虛擬環(huán)境名
4. torch安裝
-
希望前面你都配置OK了。
-
安裝torch之前，還得去官網(wǎng)查一下對應(yīng)cuda版本的torch安裝命令，使用對應(yīng)的命令安裝才可以，當(dāng)然了，官網(wǎng)沒有對應(yīng)版本的自行查找。
-
如果是較老版本的cuda支持的pytorch，可以在此處查找
-
在剛才的終端中的虛擬環(huán)境下復(fù)制下載命令進(jìn)行安裝即可。(注意一定得是虛擬環(huán)境里面輸入下載命令才行，搞錯(cuò)了不管，如果你關(guān)掉了，按照前面的命令重新打開虛擬環(huán)境就OK)
-
等待安裝完成。
5. 測試
- 分兩種情況吧，第一是使用jupyter編寫的話，你要在虛擬環(huán)境下面安裝jupyter之后才可以正常使用torch，否則就會報(bào)錯(cuò)沒有安裝torch。
- 首先需要打開之前安裝的Anaconda，就那個(gè)綠色圈的軟件， 切換到虛擬環(huán)境下，然后安裝jupyter，傻瓜式操作，不會的不管。
- 上面的虛擬環(huán)境下的jupyter安裝好了之后，重新在終端打開jupyter。打開命令會的都會，我這么菜都會了，你要是不會，那就…
- 打開之后import一下torch。首先看看能不能正常導(dǎo)入就行。
import torch- 檢驗(yàn)GPU版本能不能運(yùn)行：
輸出True就表明Mission Successimport torch print(torch.cuda.is_available()) - 首先需要打開之前安裝的Anaconda，就那個(gè)綠色圈的軟件， 切換到虛擬環(huán)境下，然后安裝jupyter，傻瓜式操作，不會的不管。
- 第二種就是在Pycharm下，這個(gè)也是我?guī)熜纸涛业?，菜雞本菜罷了。
- 首先將pycharm的python解釋器切換到虛擬環(huán)境下面的相應(yīng)解釋器。
- python解釋器選擇好之后，輸入下面的命令檢驗(yàn)：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
輸出True就行文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-462117.html
完成了，可以用了。
后面還可能會使用到TensorFlow，我感覺應(yīng)該可以直接安裝對應(yīng)版本的tensor就可以用了，應(yīng)該不需要再配置環(huán)境了。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-462117.html
到了這里，關(guān)于Anaconda配置深度學(xué)習(xí)環(huán)境并安裝GPU版torch的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
