安裝cuda 我強(qiáng)調(diào)下 這個(gè)需要注意版本問題的

注意 (個(gè)人的想法,安裝思路,僅供參考)

pytorch 需要注意這個(gè)現(xiàn)在支持的版本.根據(jù)這個(gè)支持的版本去下載對(duì)應(yīng)的cuda和cudnn 

應(yīng)為你 pytorch 的版本對(duì)不上 你cuda裝上了也不行的. 到時(shí)候檢測(cè)運(yùn)行的時(shí)候直接就False.

我現(xiàn)在安裝的pytorch 支持 cuda的版本是 11.3. 所以你們安裝的時(shí)候需要注意. 應(yīng)該是可以用低版本的安裝的. (指的是cuda). 切記,切記,切記,

https://pytorch.org/ 這是 pytorch的官網(wǎng).

簡(jiǎn)單的說(shuō)

• 先看 pytorch 官網(wǎng)是支持的cuda的版本.
• 然后去 cuda下載網(wǎng)站 查看對(duì)應(yīng)的版本,(自己看著來(lái),我下載的時(shí)候是對(duì)著pytorch上面需要的版本來(lái)的) ,注意自己的顯卡驅(qū)動(dòng)的版本.不要低于cuda要求的顯卡版本.
• 對(duì)應(yīng) cuda的版本去下載cudnn
• 都安裝配置完成后,再去pytorch 官網(wǎng)下載 pytorch 就行 直接復(fù)制下載即可.
• 最后運(yùn)行測(cè)試下.

以下出現(xiàn)的所有cuda和cudnn的版本都是作為安裝教程使用,具體版本根據(jù)情況而定.

以下出現(xiàn)的所有cuda和cudnn的版本都是作為安裝教程使用,具體版本根據(jù)情況而定.

以下出現(xiàn)的所有cuda和cudnn的版本都是作為安裝教程使用,具體版本根據(jù)情況而定.

圖片只是記錄一個(gè)安裝流程.

先校驗(yàn)英偉達(dá)顯卡版本.(后續(xù)切勿自動(dòng)更新這個(gè))

對(duì)應(yīng)顯卡版本進(jìn)行下載對(duì)應(yīng)的cuda版本 (也可以降低版本安裝)

這是網(wǎng)址 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

找到自己合適的版本即可.

安裝的版本 不能超過(guò)pytorch限制的版本

簡(jiǎn)單的說(shuō)下這里的邏輯：

• pytorch版本限制你cuda的版本
• cuda限制你的顯卡驅(qū)動(dòng)版本
• 所以說(shuō) pytorch要求的cuda的版本時(shí), 需注意自己顯卡驅(qū)動(dòng)的版本不得低于cuda要求版本.
• 舉例子 pytorch 安裝 11.3版本的 cuda . 11.3版本的cuda 需要顯卡驅(qū)動(dòng)為 469.xx的.所以說(shuō) 我們需要顯卡版本是 大于等于 469.xx的.

下載安裝 cudaa

下載鏈接 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

下載自己合適的版本.

我的是windows10 我選擇本地安裝.

進(jìn)行安裝.

文件存放的地方

需要安裝的模塊

模塊安裝的位置

安裝完成之后 查看下自己環(huán)境變量

這樣基本上就ok了

簡(jiǎn)單的測(cè)試下

打開cmd終端 ,執(zhí)行命令

nvcc -Vnvcc --version

這樣就ok了

下載 cudnn

下載網(wǎng)址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下載合適自己的版本

將cudnn文件進(jìn)行解壓 放到cuda的目錄下.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4 這里我的路徑 每個(gè)人的路徑可能不一樣.

測(cè)試使用下.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\extras\demo_suite 找到這個(gè)demo_suite 這個(gè)文件夾

然后調(diào)用這個(gè)exe.

效果如下就基本ok了

官網(wǎng)下載安裝 pytorch https://pytorch.org/

import torch
print(f'torch -v {torch.__version__}')
print(f'cuda is_available {torch.cuda.is_available()}')

結(jié)果:

torch -v 1.10.1+cu113

cuda is_available True

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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