Windows配置cuda,并安装配置Pytorch-GPU版本

文章目录

  • [1. CUDA Toolkit安装](#1. CUDA Toolkit安装)
  • [2. 安装cuDNN](#2. 安装cuDNN)
  • [3. 添加环境变量](#3. 添加环境变量)
  • [配置Pytorch GPU版本](#配置Pytorch GPU版本)

博主的电脑是Windows11,在安装cuda之前,请先查看pytorch支持的版本,cuda可以向下兼容,但是pytorch不行,请先进入:https://pytorch.org/,或网址https://pytorch.org/get-started/previous-versions/,查看pytorch支持的cuda版本

1. CUDA Toolkit安装

  1. 首先查看自己的NVIDIA配置,进入控制面板 ->(左下方)系统信息 ,细节里的第一个:驱动程序版本 556.13
  1. 然后进入网站:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#major-components

  2. 查看cuda版本对应的驱动版本,因为我是556.13,结合pytorch版本,所以应该下载CUDA 12.4 Update 1

  3. 最后下载安装即可,进入网站:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

  4. 点击【CUDA Toolkit 12.4.1】后,选择windows11,下载后安装即可

  5. 下载后双击即可,直接选择【精简安装】即可开始安装,安装路径为C:\Proxxxxxxxxxxxxx,打开命令行:

    bash 复制代码
    nvcc -V

    可以看到如下内容:

    bash 复制代码
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
    Built on Thu_Mar_28_02:30:10_Pacific_Daylight_Time_2024
    Cuda compilation tools, release 12.4, V12.4.131
    Build cuda_12.4.r12.4/compiler.34097967_0

2. 安装cuDNN

  1. 进入网站:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,根据安装的Cuda版本选择一个比较新的安装包下载即可:
  2. 下载完成后解压:
  3. 查找自己cuda的安装路径,默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\版本号\
  1. 把解压的cuDNN的三个文件夹binincludelib直接拖拽到cuda的文件目录下(有些版本可能会覆盖文件,其他版本点击覆盖;但是博主操作时没有出现覆盖文件)

3. 添加环境变量

安装完cuda后,系统环境变量中会新增这两项内容:

点开环境变量的PATH,添加两条环境变量:

  1. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\bin
  2. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\libnvvp

这样Cuda就安装完成了

配置Pytorch GPU版本

进入pytorch官网:https://pytorch.org/,或是旧版本的https://pytorch.org/get-started/previous-versions/,找到对应的pytorch版本

博主刚才安装的是CUDA 12.4 Update 1,因此这里选择下图的选项:

在python3.9以上的环境中直接用pip命令:pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

然后在程序中使用:

py 复制代码
import torch

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

得到如下结果:

text 复制代码
2.5.1+cu124
True
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