一、準(zhǔn)備工作:
查看torch版本:進(jìn)入python交互環(huán)境:
>>>import torch
>>>torch.__version__
查看cuda版本:CMD窗口
nvcc --version
?如果版本不一致,需要卸載再重裝。
二、安裝
Windows 安裝 CUDA/cuDNN - 知乎medium - Install CUDA On Windows: The Definitive Guidemedium - Installing CUDA and cuDNN on windows 10windows下安裝配置cudn和cudnn版本對應(yīng)關(guān)系需要注意的是一定要選擇 TensorFlow 和 CUDA相匹配,還需要…https://zhuanlan.zhihu.com/p/99880204查看CUDA與Pytorch對應(yīng)關(guān)系:
Previous PyTorch Versions | PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.https://pytorch.org/get-started/previous-versions/本機(jī)是CUDA11.8,所以安裝命令是第三個:
# ROCM 5.4.2 (Linux only)
pip install torch==2.0.0+rocm5.4.2 torchvision==0.15.1+rocm5.4.2 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2
# CUDA 11.7
pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.15.1+cu117 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
# CUDA 11.8
pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# CPU only
pip install torch==2.0.0+cpu torchvision==0.15.1+cpu torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
三、驗證
查看pytorch對應(yīng)的cuda版本
python
>>>import torch
>>>torch.version.cuda
驗證GPU是否可用
import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available())
關(guān)于通過官方安裝命令下載太慢,并?print(torch.cuda.is_available()) 為 false的問題,直接下載whl安裝:
Windows系統(tǒng)下torch.cuda.is_available()返回為False的問題解決_windows torch.cuda.is_available()-CSDN博客
可能出現(xiàn)因為windows不允許長path,導(dǎo)致的安裝失敗問題:文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-489076.html
Maximum Path Length Limitation - Win32 apps | Microsoft Learn?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-489076.html
到了這里,關(guān)于Windows11 安裝 CUDA/cuDNN+Pytorch的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY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)!