win11(amd)+cuda+cudnn+pytorch安装过程 |
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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”。
win+s输入nvidia,打开进入控制面板 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
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。 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“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。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()
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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