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中国建设劳动学会官方网站,怎么推广游戏叫别人玩,小程序账号申请,夸克观看免费视频文章目录安装步骤总览(6步)1 首先看电脑有没有显卡,显卡是否支持cuda软件1.1 先看自己电脑是否有显卡1.2 两种方法看自己的电脑的显卡驱动支持的CUDA1.3 显卡,显卡驱动、CUDA、CUDNN 4者说明2 安装CUDA,就是1个软件2.1 检测自己电…

文章目录

  • 安装步骤总览(6步)
  • 1 首先看电脑有没有显卡,显卡是否支持cuda软件
    • 1.1 先看自己电脑是否有显卡
    • 1.2 两种方法看自己的电脑的显卡驱动支持的CUDA
    • 1.3 显卡,显卡驱动、CUDA、CUDNN 4者说明
  • 2 安装CUDA,就是1个软件
    • 2.1 检测自己电脑是否已经按了CUDA了
    • 2.2 安装CUDA软件(不用单独安装,这步不用管)
      • 2.2.1 不用单独安装CUDA的操作(安装pytorch时候一并安装)
      • 2.2.2 用单独安装cuda的操作(先安装cuda,再安装pytorch)
    • 2.3 用不用安装CUDNN(不用)
  • 3 安装anaconda
  • 4 创建虚拟环境(独立设置1个环境)
  • 5 安装gpu版本的pytorch
  • 6 测试安装是否成功
  • 参考文献

安装步骤总览(6步)

在这里插入图片描述

1 首先看电脑有没有显卡,显卡是否支持cuda软件
2 安装CUDA(没有才安装,有的话就不用安装了,安装的时候有两种方式,选择和pytorch一起安装的方式,不要自己独自安装)
3 安装anaconda
4 在anaconda中创建环境执行pytorch的环境
5 安装gpu版本的pytorch
6 测试安装是否成功

【1】全程直接按照RYGH老师的pytorch教程安装就可以了,非常简单
Pytorch深度学习入门与实战 - 网易云课堂

1 首先看电脑有没有显卡,显卡是否支持cuda软件

1.1 先看自己电脑是否有显卡

在这里插入图片描述

1.2 两种方法看自己的电脑的显卡驱动支持的CUDA

(1)通过下面这个文章
[1] 查看显卡支持的CUDA版本号 && CUDA与显卡驱动版本_cuda12显卡支持
在这里插入图片描述

(2)可以直接通过在cmd黑窗口中运行nvidia-smi调出来,并且还能看到已安装驱动的版本

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
(3)向下兼容
向下兼容指是显卡驱动向下兼容CUDA,在电脑上看到显卡驱动最高支持的CUDA是10.1 版本,那你安装9.2版本的CUDA也行,不超过10.1就行

在RYGH老师的pytorch安装教程中这里有向下兼容的说明。
一定要知道什么是显卡驱动,什么是CUDA,什么是cuDNN.
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

查看到这里
最高支持10.1.120版本的CUDA,说明电脑最多支持的是10.1.120版本的,你安装1个9.2版本的也没问题。CUDA软件只要不超过10.1.120版本就行。

1.3 显卡,显卡驱动、CUDA、CUDNN 4者说明

(1)显卡,
是1个硬件,就像打印机一个道理;
(2)显卡驱动,
也就是显卡驱动软件,记住了驱动都是软件,它是操作系统控制显卡的1个软件工具。我们不学深度学习,大多数情况下都没有CUDA和CUDNN这两个软件。有驱动就像了,平时就可以操作显卡了。
(3)CUDA(ComputeUnified Device Architecture),
是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它是用来增加优化显卡计算功能的,没它显卡照样可以用,但是在GPU版本的的深度学习中必须要安装它,为了加快计算
(4)cuDNN
是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是简单调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
(5)CUDA与CUDNN的关系
CUDA看作是一个工作台,上面配有很多工具,如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具,比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候,并没有送扳手。
想要在CUDA上运行深度神经网络,就要安装cuDNN,就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作,工作速度相较CPU快很多。

2 安装CUDA,就是1个软件

2.1 检测自己电脑是否已经按了CUDA了

两步:
(1)在cmd中输入nvcc-V,出现下面提示,大概率是没有安装cuda,或者没有添加环境变量

在这里插入图片描述(2)再看电脑中是否有安装过,就是是否有目录,没安装过就安。一般安装目录是在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit,从目录中找CUDA文件夹。没有的话大概率是没安装。
安装过没配置环境变量就配置环境变量。

遇到‘nvcc‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件怎么办?亲测有效

2.2 安装CUDA软件(不用单独安装,这步不用管)

有的教程说要安装,有的教程不用安装,实际上不用单独安装,直接在conda安装gpu版本的pytorch的时候,就可以直接把CUDA安装上了

2.2.1 不用单独安装CUDA的操作(安装pytorch时候一并安装)

[1] RYGH安装教程,Pytorch深度学习入门与实战 - 网易云课堂

这里有别人根据此教程的文档

在这里插入图片描述

2.2.2 用单独安装cuda的操作(先安装cuda,再安装pytorch)

[1] 开发环境安装(简介)_哔哩哔哩_bilibili
[2] Win10+MX250+CUDA10.1+cuDNN+Pytorch1.4安装+测试全过程(吐血)

2.3 用不用安装CUDNN(不用)

不用安装CUDNN,因为你安装pytorch的时候会自动安装好了。

3 安装anaconda

直接百度搜教程,很简单。anaconda主要用来管理不同的开发环境。
UNet模型用的pytorch1.4版本:
Faster-CNN用的是pytorch1.8版本:

在电脑上为了防止冲突,就用anaconda分别创建2个环境,把unet模型代码放到pytorch1.4环境中,Faster-CNN用的是pytorch1.8环境中。

4 创建虚拟环境(独立设置1个环境)

conda create -n xxxx python=3.5   #创建python3.5的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx               #开启xxxx环境
conda deactivate                  #关闭环境

[1] conda常用命令:安装,更新,创建,激活,关闭,查看,卸载,删除,清理,重命名,换源,问题

5 安装gpu版本的pytorch

通过官网引导就可以完成安装
在这里插入图片描述

6 测试安装是否成功

在anaconda命令下输入以下命令,没问题就说明安装成功

import torch
torch.randn(3.5)
exit()

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

参考文献

对本文参考过的文档的作者表示感谢!!!

3套安装GPU版本Pytorch的参考:
[1] RYGH老师安装教程;Pytorch深度学习入门与实战 - 网易云课堂
[2] 开发环境安装(简介)_哔哩哔哩_bilibili
[3] Win10+MX250+CUDA10.1+cuDNN+Pytorch1.4安装+测试全过程(吐血)

http://www.ds6.com.cn/news/16824.html

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