Windows11搭建GPU版本PyTorch环境详细过程

Anaconda安装

https://www.anaconda.com/

  • Anaconda: 中文大蟒蛇,是一个开源的Python发行版本,其包含了condaPython等180多个科学包及其依赖项。
  • 从官网下载Setup:点击安装,之后勾选上可以方便在普通命令行cmdPowerShell中使用Anaconda命令,一般他会提示不推荐,防止冲突。
  • 验证是否安装成功:打开Anaconda的图形化界面Anaconda Navigator,看到Environments中有base,是默认虚拟环境,代表成功。

  • Anaconda命令行验证安装成功:可以打开Anaconda PowerShell prompt(或Anaconda prompt,二者没啥太大区别)输入命令行 conda --version(或者python --version),返回对应版本即成功。可以看到是在base的虚拟环境中了。
  • PowerShell或cmd验证安装成功:因为小编在安装Anaconda过程中将其配置到环境变量中,所以用PowerShellcmd也可以验证是否安装成功。但此时没有在base的虚拟环境中,可以说明本机已经安装了Anaconda

虚拟环境创建

  • Anaconda PowerShell prompt(或Anaconda prompt)查看已有的虚拟环境:命令行输入conda env list。其中星号*代表当前的虚拟环境。
  • 创建新的虚拟环境:命令行输入conda create -n deeplearning python=3.11
  • 创建成功
  • 激活新创建的虚拟环境:激活命令conda activate deeplearning;失活命令 conda deactivate。可以看到从base虚拟环境转化到deeplearning的虚拟环境中了。
  • 查看当前虚拟环境中有那些安装包:命令行conda list

GPU与CUDA的准备工作

  • 确定本机显卡的算力:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
  • 查看本机显卡对应的CUAD驱动版本:命令行输入nvidia-smi,可以看到本机显卡RTX3060对应的CUDA版本是11.6

    或者"鼠标右键--NVIDIA控制面板--系统信息--组件",找对对应的cuda版本;本机显卡需要的CUDA驱动为11.6.134版本。
  • 安装CUDA Tookithttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
    (1)选择对应的CUDA Tookit版本

    (2)顺序点击1-2-3-4-5后,等待安装。

    (3)选择安装路径,默认即可;是安装包解压路径,CUDA安装完毕文件会自动删除。


    (4)安装,可选择组件安装,小编全部安装了。





  • 验证安装成功:PowerShell(或cmd)输入命令nvcc -V,返回如下截图,表示安装成功。
  • CUDA Tookit与驱动关系:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

cudnn的安装

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

一般对GPU训练有加速能力,需要注册登录NVIDIA账号才可以下载。

  • 选择对应版本:1-2-3顺序选择下载。
  • 将下载文件解压后放换到NVIDIA GPU Tookit(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6)里对应的目录binincludelib中。
    (1)将下载下来的cudnnbin文件拷贝到NVIDIA GPU Tookitbin中。


    (2)将下载下来的cudnninclude文件拷贝到NVIDIA GPU Tookitinclude中。

  • 将下载下来的cudnnlib\x64中文件拷贝到NVIDIA GPU Tookit目录x64\lib中。

  • 验证是否安装成功:"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suite>",然后分别运行里的 bandwidthTest.exedeviceQuery.exe,有PASS即代表成功。

PyTorch安装:

  • Anaconda中的都命令行输入conda env list,星号*表示当前环境在base虚拟环境中。
  • 切换到新创建的deeplearning虚拟环境中,命令行输入conda activate deeplearning
  • PyTorch官网https://pytorch.org/复制命令行在deeplearning虚拟环境中安装PyTorch
  • 安装成功

PyCharm配置PyTorch

  • 下载PyCharm:https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/
  • 配置Python解释器:选择Anaconda中创建的deeplearning的虚拟环境中的Python版本。

  • 验证已经安装的环境:PythonCUDAcudnnPyTorch等。
python 复制代码
# This is a sample Python script.

# Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code.
# Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings.

import sys
import torch
from torch.backends import cudnn

# 返回已经安装的Python版本
print(sys.version)

# 返回已经安装的PyTorch版本
print(torch.__version__)

# 返回True则表示已经安装了cuda
print(torch.cuda.is_available())

# 返回True则说明已经安装了cudnn
print(cudnn.is_available())

输出结果:如下图,则表示GPU版本的PyTorch开发环境都已经配置好了,可以进行训练和推理过程了。

参考

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