win11(amd)+cuda+cudnn+pytorch安装过程

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win11(amd)+cuda+cudnn+pytorch安装过程

2024-03-02 08:19| 来源: 网络整理| 查看: 265

win11(amd)+cuda+cudnn+pytorch安装过程 Anaconda环境配置

“此电脑”右键属性,然后选择“高级系统设置”里的“环境变量”。 在这里插入图片描述 选择“Path”,并点击“编辑”。 在这里插入图片描述 添加三个环境变量:

注意:路径是你自己定义的安装路径。

在这里插入图片描述 在anaconda prompt运行下列命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --set show_channel_urls yes CUDA安装 查看电脑Nvidia版本

win+s输入nvidia,打开进入控制面板 搜索图片 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

根据自己显卡版本选择相应的CUDA版本。

更新驱动

如果驱动不是最新版可以更新一下,根据自己电脑配置选择相应信息。地址:https://www.nvidia.cn/download/index.aspx?lang=cn 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 下一步后需要等待一段时间。

在这里插入图片描述 这部关闭即可。 后面需要登录一下账户,没有的话可以注册。 再次查看Nvidia版本,发现我的版本从11.4升级到11.7了。 在这里插入图片描述

下载CUDA

CUDA官网:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 进入后选择“Download Now”,根据显卡版本选择相应的CUDA版本,注意不要选错系统和版本。 在这里插入图片描述 运行exe文件: 在这里插入图片描述 安装完成后,win+r,输入nvcc -V,有以下内容代表安装成功: 在这里插入图片描述

安装cuDNN

官网: 先进行登录,然后选择与CUDA匹配的版本。比如我的Nvidia是11.7,选择了for 11.x版本。 在这里插入图片描述 将Zip文件解压,将内部文件全部复制。 在这里插入图片描述 粘贴到如下位置。注意:如果你更改了安装位置,就粘贴到你的安装路径里。 在这里插入图片描述

环境变量配置

在“高级系统设置”的“环境变量”中“新建”。

根据自己安装的路径。 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64 验证

win+r,输入cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite,再输入 .\bandwidthTest.exe,得到如下结果,证明配置成功。 在这里插入图片描述

安装GPU版torch

在官网下载会非常慢,可以选择先将文件下载下来,再进行添加,pip/conda install 文件路径+文件名。清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=A

注意文件命名格式,下图有错误示范。

在这里插入图片描述

分别添加pytorch、torchvision、cudatoolkit三个包后,再在命令窗口运行conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch注意:11.7是我电脑安装的nvidia的版本号。 等待添加成功后,分别输入下列代码:

python import torch torch.cuda.is_available()

在这里插入图片描述 这样就安装成功了!

本文是安装时的记录贴,如果有哪里不对的地方请指出,谢谢!



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