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一、介绍
1.相关要素
(1)nvidia-driver(也叫做 cuda driver):英伟达GPU驱动,命令:nvidia-smi
(2)CUDA (也叫做 cuda toolkit):这个必须有。CUDA是NVIDIA创建的一个并行计算平台和编程模型(用这个来跑深度学习),命令: nvcc -V
(3)CUDNN: nvidia开发的深度学习算子库,用于加速训练(新手阶段不装也行,程序照样能跑)
(4)pytorch:(或者叫torch,两者是一个东西)深度学习框架
pytorch是conda里的名字
装cpu版本:
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
装GPU版本:参照官网
torch是pip里的名字
装GPU版本:
pip install torch
装cpu版本:pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
这里的-c pytorch是指用国外的下载地址,如果是换成清华源后就不用加了,但是清华源默认装的torch是cpu版的。
(5)WHL 文件命名解释:cu92/torch-1.2.0%2Bcu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl
CUDA 版本: cu92 (CUDA 9.2)
PyTorch 版本: torch-1.2.0%2Bcu92 (PyTorch 1.2.0 针对 CUDA 9.2)
Python 版本: cp37 (Python 3.7)
操作系统及架构: cp37m-win_amd64 (Windows 64 位,AMD 架构)
文件类型: .whl (Wheel 文件)
下载 WHL 文件,访问 download.pytorch.org/whl/torch_stable.html下载所需的 WHL 文件。
二、NVIDIA显卡安装pytorch
1、官网安装
GPU driver 决定 CUDA版本,CUDA版本决定PyTorch版本
输入以下命令查看 CUDA 版本:
nvidia-smi
显示:
(1)进入PyTorch网址,根据自己的电脑版本选择,执行官方给的建议方式:
如果“nvidia-smi”显示的 CUDA 版本为 12.0,则可以选择下载 CUDA 小于等于 12.0 的 PyTorch 版本。
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
如果安装的是GPU版本的PyTorch,可以通过输入以下命令检查是否安装成功:
torch.cuda.is_available()
或者执行 pip list ,查看PyTorch版本。
2、清华源下载
使用清华源下载,默认装的torch是cpu版的。可以先下载cpu的版本,然后手动替换成gpu版本。
(1)conda内执行:
pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
(2)pip list 查看torch版本
可以看到默认下载了cpu版本的
(3)查看torch是否安装成功
import torch
成功则进行下一步
(4)conda成功安装完cpu的版本后,去conda清华源找到对应的pytorch gpu版本
Index of /anaconda/cloud/pytorch/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
网站资源包比较多,可以用Ctrl+F搜索
以及附属包
点击下载。
(5)下载完成后,激活conda 环境, cd 到下载的文件目录,安装
#此为举例,具体看下载的文件名
conda install --offline pytorch-1.10.0-py3.6_cuda10.2_cudnn7.6.5_0.tar.bz2
conda install --offline torchaudio-0.10.0-py36_cu102.tar.bz2
conda install --offline torchvision-0.11.0-py36_cu102.tar.bz2
(6)pip list 查看是否已经被替换
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