模型训练环境相关(CUDA、PyTorch)

模型训练环境相关(CUDA、PyTorch)

  • [1. 查看当前 GPU 所能支持的最高版本的 CUDA](#1. 查看当前 GPU 所能支持的最高版本的 CUDA)
  • [2. 如何判断是否安装了 CUDA](#2. 如何判断是否安装了 CUDA)
  • [3. 安装 PyTorch](#3. 安装 PyTorch)
    • [3.1 创建虚拟环境](#3.1 创建虚拟环境)
    • [3.2 激活并进入虚拟环境](#3.2 激活并进入虚拟环境)
    • [3.3 安装 PyTorch](#3.3 安装 PyTorch)

1. 查看当前 GPU 所能支持的最高版本的 CUDA

  1. 打开 NVIDIA 控制面板;
  2. 点击【帮助】菜单,并选择【系统信息】选项;
  3. 选择【组件】,并在3D设置模块,找到NVCUDA.DLL,在该行, 可以看到该NVCUDA的版本;
  4. 下载显卡驱动 NVIDIA
  5. 安装 CUDA Toolkit Archive
  6. 安装 cudnn

2. 如何判断是否安装了 CUDA

powershell 复制代码
	nvcc -V

如果已经安装了 CUDA,则会显示 CUDA 版本信息;如果没有安装,则会出现「command not found」的错误信息。

3. 安装 PyTorch

使用 Anaconda

3.1 创建虚拟环境

打开 Anaconda Prompt

  • 在 anaconda 中添加镜像源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda config --set show_channel_urls yes

  • 创建所需虚拟环境:
shell 复制代码
conda create -n your_env_name python==3.10.0

3.2 激活并进入虚拟环境

  1. 在上一步的基础上,对创建完成的虚拟环境进行激活:conda activate my_env
  2. 若要退出当前的虚拟环境,执行以下指令即可:conda deactivate

3.3 安装 PyTorch

  1. 进入 PyTorch 官网,选择相关参数,获取PyTorch安装指令,并在 Anaconda Prompt 终端中执行;
    注意:安装的时候要将命令后的 -c pytorch 后面的内容删除,从国内源进行下载,速度快一些。

  2. 安装 PyTorch,至此基础环境已经部署完成;

  3. 验证 PyTorch 是否安装成功:

    python 复制代码
    python 
    import torch 
    torch.cuda.is_available() 
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