Pytorch-CUDA版本环境配置

Pytorch-CUDA版本环境配置
电脑如果是Windows平台下的Nvidia GPU的用户,需配置Pytorch的CUDA版本,分为三步:

1.安装或更新NVIDA****显卡驱动

官方驱动下载地址: https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn


2.****安装CUDA Toolkit + cudnn

1**)CUDA安装**

在 CUDA Toolkit 安装前用以下命令查询机器上显卡最高支持的 CUDA 版本:
终端输入:
nvidia-smi
下图中 CUDA Version 是 12.9 。

如果你没有安装 cuda toolkit 或者需要升级,可以去官网下载:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2**)cuDNN安装**

NVIDIA CUDA深度神经网络库 (cuDNN) 是一个 GPU 加速的深度神经网络基元库,能够以高度优化的方式实现标准例程(如前向和反向卷积、池化层、归一化和激活层)。

全球的深度学习研究人员和框架开发者都依赖 cuDNN 来实现高性能 GPU 加速。借助 cuDNN,研究人员和开发者可以专注于训练神经网络及开发软件应用,而不必花时间进行低层级的 GPU性能调整。cuDNN 可加速广泛应用的深度学习框架,包括 Caffe2、Keras、MATLAB、

MxNet、PaddlePaddle、PyTorch和 TensorFlow。

下载地址:cuDNN Archive | NVIDIA Developer
1 )下载并解压文件

2 )复制内容到 CUDA 安装路径
CUDA安装默认路径:

  • Windows:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
  • Linux:/usr/local/cuda

3.安装Pytorch

1 )在线安装
打开 pytorch安装指导网站 ,选择合适的系统平台,关键是在 compute platform 选择一个不高
于你电脑上的 CUDA Version ,复制命令安装。

  • pip install torch==版本号
  • conda install torch==版本号

使用 conda 安装

conda install python pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda = 11 .7 -c pytorch -c nvidia

使用 pip 安装

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
或者
pip install torch == 2 .0.0 + cu118 torchvision == 0 .15.0 + cu118 torchaudio == 2 .0.1 + cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html


2 )离线安装

pip install torch-2.0.1+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
注意:
1 Pytorch torchvision 版本对应问题
Pytorch与torchvision版本配套

如果你的 conda 解决环境很慢,可以试一试 pip 安装。
2 )使用镜像源

3 )安装验证

python 复制代码
import torch
# 打印出正在使用的PyTorch和CUDA版本。
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
# 测试GPU是否生效
print(torch.cuda.is_available())

3 )导入 PyToch
导入 PyTorch 并检查正在使用的版本

python 复制代码
import torch
torch.__version__
>>> '2.0.1'
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