笔记本win10安装cuda11.4+cuDNN+pytorch(gpu)

pytorch(GPU)环境配置
笔记本windows10安装cuda11.4、安装cuDNN11.4、安装pytorch-gpu(1.11.0+cu113:2022.3最新版只适配到cuda11.3,所以安的也是这个)

文章目录

  • 前言
  • 安装步骤
  • 一、anaconda安装
  • 二、创建虚拟环境
  • 三、cuda版本查看
  • 四、cuda安装
  • 1. nvidia官网查询指定版本
  • 2. 选择合适的版本
  • 3. 安装
  • 4. 检验
  • 五、cuDNN下载及安装
  • 1. 官网下载对应版本(登陆账户)
  • 2. 解压并安装
  • 六、pytorch-gpu下载及安装
  • 1. 官网查询指令
  • 2. 检验
  • 七、anaconda无用安装包清理
  • 总结
  • 参考文献

  • 前言

    最近想在笔记本上跑程序,调用一下笔记本上的显卡(gtx 1650),方便跑一些小规模代码。


    安装步骤

    一、anaconda安装

  • 这部分已经安装好了,跳过。
  • 如果是Linux服务器的话,建议去清华的官网手动下载一下anaconda的包,然后用bash安装一下
  • 清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/


    二、创建虚拟环境

    创建环境:

    conda create --name pytg python=3.8
    

    附一些常见conda指令,以下几行无需执行
    删除环境(我不会告诉你第一遍我失败了)
    conda remove -n pytg --all
    开启环境
    conda activate pytg
    关闭环境
    conda deactivate


    三、cuda版本查看

    1. 在自己电脑上打开NVIDIA控制面板(我的在桌面菜单栏右下角就有nvidia图标,右键就能看到)
    2. 打开“帮助”
    3. 查看“系统信息”
    4. 选择子页“组间”
    5. 确定cuda版本

      我的cuda版本是11.4,太新了,主要是之前显卡驱动自动更新的,我也没留意。不过没有选择退版本,继续安了。

    四、cuda安装

    1. nvidia官网查询指定版本

  • 这部分需要自行去nvidia官网下载,下面cuDNN还有用,最好注册一下账户,登录即可
  • 选择对应的cuda版本
  • 有点大,所以我用的迅雷下的
  • 网址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

    2. 选择合适的版本

  • 这里我选的是11.4.4,下载下来就是一个安装包


  • 3. 安装

  • 正常软件安装即可,中间有个环节我推荐走默认的,之后,一路安装到底
  • 4. 检验

    等安装完了,可以在cmd中测试一下

    nvcc -V
    

    V要大写,如果有如下显示,则安装成功

    环境变量
    关于环境变量,我安装完之后检查了一下,我的环境变量已经是配好的,但是网上有的攻略说需要自己配置一下,但是我的看我的已经配好了就没管。


    五、cuDNN下载及安装

    1. 官网下载对应版本(登陆账户)

  • 这里可能会让你填一个问卷,大家结合使用缘由,真实填写即可
  • 如果网速慢可能需要vpn

  • win好像就一个,直接下

    2. 解压并安装

    下载下来是一个压缩文件,解压一下,把这里面的这几个文件夹(如下图)全部粘贴到cuda的安装目录下,覆盖粘贴即可
    默认cuda路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4


    六、pytorch-gpu下载及安装

    1. 官网查询指令

  • 推荐官网上查询下载指令,选择对应的配置(如下图),在虚拟环境中执行即可。这里默认的是最新的,如果想安装老版本可以选择图里那个的链接,自己找一下
  • 我的cuda是11.4,目前pytorch只支持到11.3,但是不影响(2022年3月)
  • 我用的是pip,速度还行。conda速度太慢了,清华镜像也不能用了,难受
  • 推荐大家一次性下载完,之后再安装
  • pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
    

    2. 检验

    在python中测试一下。代码比较简单,所以直接用cmd里输入python,进入python编译器执行就行。

    import torch
    import torchvision
    print (torch.cuda.is_available())
    

    如果不报错,且返回true那就成功了

  • 如果安装失败了也不用慌,删除anaconda虚拟镜像,重新创建一个即可

  • 七、anaconda无用安装包清理

    如果下载失败,会有很多半不拉拉的包,加上以前攒了也不少,都清理了吧

    conda clean -a
    

    https://blog.csdn.net/weixin_43667077/article/details/104518764


    总结

  • 看起来挺简单,实际上问题还挺多,尤其是conda下载速度慢卡了很久。
  • 熟练了会好很多,我在服务器上又接着配了一套新环境,一遍过
  • 如果你看到这里了,觉得有用就点个赞吧,比心,hhh
  • 参考文献

    https://blog.csdn.net/qq_42999949/article/details/122774246
    https://blog.csdn.net/weixin_54546190/article/details/122097856
    https://blog.csdn.net/thy0000/article/details/122878599
    https://sleepingbug.blog.csdn.net/article/details/77370456

    来源:time_thy

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