前言

顯卡為3060ti g6x，操作系統(tǒng)win10

一、基本知識(shí)

要清楚下面的幾個(gè)常識(shí)
1.GPU和CPU是采用不同架構(gòu)設(shè)計(jì)出來(lái)的，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，GPU會(huì)比CPU多很多計(jì)算單元，用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)，速度比CPU快很多。
2.CUDA是一個(gè)計(jì)算平臺(tái)和編程模型，提供了操作GPU的接口。
3.網(wǎng)上很多教程說(shuō)的安裝CUDA其實(shí)是指CUDA Toolkit，是一個(gè)工具包
4.CUDNN是基于CUDA的深度學(xué)習(xí)GPU加速庫(kù)，有了它才能在GPU上完成深度學(xué)習(xí)的計(jì)算。
5.區(qū)分Cuda runtime version和Cuda driver version
這里分享一張某個(gè)UP主的圖

在命令行中輸入nidia-smi

圖中的紅框的CUDA版本代表的是Cuda driver version，是與我們顯卡的驅(qū)動(dòng)相關(guān)的。
而常說(shuō)的安裝對(duì)應(yīng)版本的Cuda是指Cuda runtime version，可以理解為Cuda toolkit的版本。
6.很多教程都是單獨(dú)下載Cuda toolkit和Cudnn，其實(shí)對(duì)于新手來(lái)說(shuō)，在利用Anaconda創(chuàng)建好虛擬環(huán)境之后，可以直接在虛擬環(huán)境中運(yùn)行pytorch的安裝命令，會(huì)自動(dòng)把Cuda toolkit和Cudnn安裝到這個(gè)虛擬環(huán)境中。

二、安裝步驟

1.首先判斷自己有無(wú)英偉達(dá)的顯卡

如果沒(méi)有，直接按照CPU版本的即可
如果有，進(jìn)入下一步

2.安裝或者查看自己的顯卡驅(qū)動(dòng)

在以下網(wǎng)址查看自己顯卡對(duì)應(yīng)的驅(qū)動(dòng)。
最好是將自己的顯卡驅(qū)動(dòng)更新到最新版本。

https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

驅(qū)動(dòng)安裝好之后
在cmd中輸入

nvidia-smi

再次提醒，這里的CUDA version：12.1代表Cuda driver version是12.1，是與顯卡的驅(qū)動(dòng)相關(guān)的。

3.顯卡的算力必須與Cuda runtime version相匹配

首先說(shuō)明一下，這里的Cuda runtime version其實(shí)就是Cuda toolkit的版本，即網(wǎng)上很多教程所指的CUDA version（與第二步的區(qū)分開(kāi)）
在以下網(wǎng)址查看顯卡算力和與之相匹配的Cuda runtime version

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#cite_note-38

3060ti對(duì)應(yīng)的算力是8.6
再查看顯卡算力8.6對(duì)應(yīng)的Cuda runtime version

對(duì)應(yīng)的版本是11.1-11.4，順嘴插一句，圖中的Ampere是指的該顯卡所采用的架構(gòu)。

4.根據(jù)以上兩條來(lái)選擇合適Cuda runtime version

選擇的版本應(yīng)該滿足兩點(diǎn)要求
（1）Cuda runtime version必須小于等于Cuda driver version，我的例子中，就是必須小于等于12.1。
（2）在滿足（1）的條件下，還要滿足版本必須與顯卡的算力相匹配。
即在我的例子中，選擇11.1-11.4都可以，這里有一點(diǎn)我不清楚，如果
Cuda driver version大于11.1-11.4小于等于12.1是否可以，即是否向低版本兼容，我沒(méi)有試過(guò)，有知道的大佬歡迎評(píng)論區(qū)討論。

5.下載pytorch

pytorch官網(wǎng)

https://pytorch.org/

這里只有11.7和11.8兩個(gè)版本，不符合我的要求，點(diǎn)擊圖中的install previous versions去尋找合適的版本。

根據(jù)上面的步驟，滿足條件的版本是11.1-11.4，11.4沒(méi)有，搜索11.3

運(yùn)行以下命令換源安裝pytorch

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64

將命令后的pytorch換成清華源。
安裝過(guò)程已退出，無(wú)法截圖
安裝完成后，輸入conda list

看到cudatoolkit已經(jīng)有了，至于cudann，在conda list中找不到，網(wǎng)上說(shuō)是在pytorch中，通過(guò)以下命令可以驗(yàn)證

import torch
print(torch.backends.cudnn.enabled)

最后再驗(yàn)證以下Cuda
輸入以下代碼

import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
#返回cuda表示成功
#或者
print(torch.cuda.is_available())
#返回True表示成功

文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-479219.html

到了這里，關(guān)于GPU版本的pytorch安裝（顯卡為3060ti，如何選擇對(duì)應(yīng)的cuda版本）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?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)！