conda虚拟环境中安装cuda和cudnn,再也不用头疼版本号的问题了

文章目录

  • 背景(为什么)
  • 具体步骤
  • 查看conda支持的cuda版本
  • 下载cuda
  • 安装cuda
  • 查看cuda对应的cudnn版本
  • 下载cudnn版本
  • 安装cudnn
  • 测试安装是否成功
  • 安装pytorch
  • 测试cuda版本
  • 参考链接
  • 背景(为什么)

    深度学习用显卡训练的时候,需要安装与显卡对应的cuda和cudnn,这样才可以用显卡进行训练。

    但是github上不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以灵活地在不同cuda版本间切换将是非常方便的。anaconda就可以实现这个功能。

    我们可以在conda创建的不同虚拟环境中安装不同的cuda和cudnn版本,以此来实现不同cuda版本间的切换。

    具体步骤

    查看conda支持的cuda版本

    注意

  • 如果是第一次安装anaconda,需要先修改镜像
  • 要先使用conda activate name命令把conda环境激活到你想要安装的那个环境。
  • conda search cudatoolkit --info
    

    执行上述命令后,会显示出源内所有的cuda版本,以及下载地址,如图所示

    下载cuda

    找到自己想要的cuda版本后,先把cuda下载到本地。首先复制url字段里的下载链接,然后用命令cd到想要下载的目录,执行如下代码下载

    wget 你刚刚复制的链接地址
    

    安装cuda

    执行如下命令进行安装,因为是通过本地安装的,所以需要写明本地包的路径

    # 然后安装本地包
    conda install --use-local 本地cuda包所在的路径
    

    查看cuda对应的cudnn版本

    使用如下命令查看conda支持的cudnn版本,注意cudnn的版本一定要和刚刚下载的cuda版本对应

    conda search cudnn --info
    

    执行后的结果如图所示,图中标出了cudnn所对应的cuda版本号位置

    下载cudnn版本

    还是复制你想要版本的cudnn的下载地址,使用wget 链接地址进行下载

    安装cudnn

    conda install --use-local 本地cudnn包所在的路径
    

    测试安装是否成功

    在虚拟环境中安装完cuda和cudnn想要测试是否安装成功,不能使用nvcc -V命令测试,需要在虚拟环境中安装pytorch包进行测试

    安装pytorch

    首先安装与cuda相匹配的pytorch和torchvision包,可以去pytorch官网查询。

    因为我的cuda版本是11.0,支持的pytorch版本为1.7.1,所以我安装的是这俩个,你可以根据你的需要安装。

    conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0
    

    测试cuda版本

    装好pytorch后,命令行输入python,进入python的命令行,导入torch包
    查询cuda版本

    print(torch.version.cuda)
    

    查询cudnn版本

    print(torch.backends.cudnn.version())
    

    如图所示

    可以看到版本号是我们想要的,成功!!!

    参考链接

    conda虚拟环境中安装cuda和cudnn
    python查看cuda版本号

    来源:遇到坎就得迈过去

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