? ? ? ? 最近訓(xùn)練模型跑代碼需要用到nvidia的cuda架構(gòu)加速,結(jié)果網(wǎng)上幾乎找不到什么能直接解決問(wèn)題的教程,最后東拼西湊了幾個(gè)小時(shí)才搭建完成,所以想整理出這篇集百家之精華的教程,防止自己以后太久不用忘記了。
? ? ? ? 首先的先知道配置好這些環(huán)境需要準(zhǔn)備好哪些東西:
- 帶有英偉達(dá)顯卡的電腦(不是英偉達(dá)的也不會(huì)來(lái)找cuda吧,hh)
- gpu版的pytorch(pip直接下的都是cpu版的,所以用不了)
- 適配顯卡的cuda架構(gòu)
一、安裝CUDA
1、了解CUDA版本
? ? 桌面右鍵打開(kāi)nvidia控制面板->點(diǎn)擊左下角系統(tǒng)信息->點(diǎn)擊組件,查看第三行產(chǎn)品名稱(chēng),為自己電腦所能兼容的最高的cuda版本(如我的電腦最高能兼容12.3版本)
2、安裝CUDA
1、進(jìn)入官網(wǎng),下載對(duì)應(yīng)的安裝程序
2、點(diǎn)擊安裝程序進(jìn)行安裝
?選擇默認(rèn)路徑即可(只是個(gè)臨時(shí)提取安裝程序的文件夾)
選擇自定義安裝
將Visual Studio Integration選項(xiàng)取消(沒(méi)什么用而且會(huì)影響下載)
確定安裝路徑(可以修改,最好記?。?img src="https://imgs.yssmx.com/Uploads/2023/12/767153-7.png" alt="cuda12.3安裝pytorch,深度學(xué)習(xí),pycharm,pytorch,深度學(xué)習(xí),ide,python" referrerpolicy="no-referrer" />
等待安裝即可
安裝完成后查看一下是否有環(huán)境變量,沒(méi)有自己手動(dòng)添加
CUDA_PATH
CUDA_PATH_V12_3
測(cè)試環(huán)境是否安裝成功
打開(kāi)cmd,輸入
nvcc -V
查看cuda版本
輸入
set cuda
查看環(huán)境變量
如上兩圖即為下載成功!
二、安裝Pytorch
1、了解對(duì)應(yīng)的pytorch版本
要成功運(yùn)行cuda架構(gòu),所需的pytorch版本必須與python和cuda版本對(duì)應(yīng),以下為cuda與pytorch對(duì)應(yīng)關(guān)系
CUDA版本 | 可用PyTorch版本 |
---|---|
7.5 | 0.4.1 ,0.3.0, 0.2.0,0.1.12-0.1.6 |
8.0 | 1.1.0,1.0.0 ,0.4.1 |
9.0 | 1.1.0,1.0.1, 1.0.0,0.4.1 |
9.2 | 1.7.1,1.7.0,1.6.0,1.5.1,1.5.0,1.4.0,1.2.0,0.4.1 |
10.0 | 1.2.0,1.1.0,1.0.1 ,1.0.0 |
10.1 | 1.7.1,1.7.0,1.6.0,1.5.1,1.5.0, 1.4.0,1.3.0 |
10.2 | 1.12.1,1.12.0,1.11.0,1.10.1,1.10.0,1.9.1,1.9.0,1.8.1,1.8.0,1.7.1,1.7.0,1.6.0,1.5.1,1.5.0 |
11.0 | 1.7.1,1.7.0 |
11.1 | 1.8.0 |
11.3 | 1.12.1,1.12.0,1.11.0,1.10.1,1.10.0,1.9.1,1.9.0,1.8.1,1.8.0 |
11.6 | 1.13.1,1.13.0,1.12.1,1.12.0 ,1.13.1 |
11.7 | 1.13.1,1.13.0,1.13.1 ,2.0.0,2.0.1 |
11.8 | 1.13.1,1.13.0 ,2.0.0,2.0.1,2.1.0 |
12.1 | 2.1.0,2.0.1,2.0.0 |
版本大致按照這個(gè)表格對(duì)應(yīng),最新的cuda12.3版本親測(cè)可以兼容pytorch2.0.0,其余未知,參考官網(wǎng)Previous PyTorch Versions | PyTorch
pytorch與python對(duì)應(yīng)關(guān)系
torch | torchvision | python |
---|---|---|
<=1.0.1 | 0.2.2 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.1.0 | 0.3.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.2.0 | 0.4.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.3.0 | 0.4.1 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.3.1 | 0.4.2 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.4.0 | 0.5.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.7 |
1.5.0 | 0.6.0 | ==2.7, >=3.5, <=3.8 |
1.5.1 | 0.6.1 | ==2.7, >=3.5, <=3.8 |
1.6.0 | 0.7.0 | >=3.6, <=3.8 |
1.7.0 | 0.8.0 | >=3.6, <=3.8 |
1.7.0 | 0.8.1 | >=3.6, <=3.8 |
1.7.1 | 0.8.2 | >=3.6, <=3.9 |
1.8.0 | 0.9.0 | >=3.6, <=3.9 |
1.8.1 | 0.9.1 | >=3.6, <=3.9 |
1.9.0 | 0.10.0 | >=3.6, <=3.9 |
1.9.1 | 0.10.1 | >=3.6, <=3.9 |
1.10.0 | 0.11.0 | >=3.6, <=3.9 |
1.10.1 | 0.11.1 | >=3.6, <=3.9 |
1.11.0 | 0.12.0 | >=3.6, <=3.9 |
1.11.1 | 0.12.1 | >=3.6, <=3.9 |
1.12.0 | 0.13.0 | >=3.7, <=3.10 |
1.12.1 | 0.13.1 | >=3.7, <=3.10 |
1.13.0 | 0.14.0 | >=3.7, <=3.10 |
1.13.1 | 0.14.1 | >=3.7, <=3.10 |
2.0.0 | 0.15.0 | >=3.8, <=3.11 |
2.0.1 | 0.15.1 | >=3.8, <=3.11 |
本人使用的是python3.10和cuda12.3,根據(jù)表格,故選擇了下載pytorch2.00版本
2、安裝pytorch
pytorch一般有兩種安裝方式,一種是直接運(yùn)行官網(wǎng)的安裝代碼,另外一種是使用國(guó)內(nèi)的鏡像(推薦)
(1)官網(wǎng)安裝
進(jìn)入官網(wǎng)Start Locally | PyTorch
選擇安裝方式(conda/pip)
選擇對(duì)應(yīng)cuda版本
然后復(fù)制紅框內(nèi)代碼,在pycharm終端運(yùn)行
最后終端顯示successfully installed即為成功
如要下載歷史版本,進(jìn)入官網(wǎng)Previous PyTorch Versions | PyTorch??????
在里面查找相應(yīng)版本的安裝指令即可
(2)國(guó)內(nèi)鏡像網(wǎng)站安裝(推薦)
? ? ? ? 在官網(wǎng)安裝速度相對(duì)較慢,而且受?chē)?guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)影響可能會(huì)安裝失敗,相比較而言用國(guó)內(nèi)的鏡像網(wǎng)站能大大提高成功率,既快速又簡(jiǎn)捷,下面展示鏡像網(wǎng)站的安裝方式
進(jìn)入鏡像網(wǎng)站download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
選擇合適的版本,注意一定要選擇cu開(kāi)頭的才是gpu版本
torch后面的數(shù)字是torch版本,cp后是對(duì)應(yīng)的python版本,還要注意操作系統(tǒng)
下載好后放置在一個(gè)文件夾中,如圖所示
在pycharm終端進(jìn)入到該路徑下運(yùn)行代碼:pip install "文件名"?進(jìn)行安裝
安裝好后進(jìn)行檢驗(yàn),打開(kāi)file->settings->project->python interpreter,查看是否有torch
版本后綴一定得是'cu***'才是gpu版
(3)檢驗(yàn)CUDA
最后再檢驗(yàn)一下能否運(yùn)行cuda
在cmd或者pycharm終端中調(diào)用python,按圖中代碼輸入
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
若輸出為T(mén)rue,那么恭喜你,cuda架構(gòu)和pytorch環(huán)境就搭建好了?。?!文章來(lái)源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-767153.html
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到了這里,關(guān)于Pycharm搭建CUDA,Pytorch教程(匹配版本,安裝,搭建全保姆教程)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)!