CUDA+PyTorch环境配置
sunshj Lv5

Cuda和cuDNN以及pytorch安装

一、CUDA和cuDNN安装

1、查看系统信息

在win10的搜索框里搜索 NVIDIA Control Panel,左下角找到系统信息,在组件中查看NVCUDA64.DLL版本。

2、CUDA下载链接

最新版本下载链接: https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads

找过去的版本,在上面的链接页面中找到CUDA早期版本档案,对应的链接是:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

找到后,选择对应的操作系统Operating System,架构Architecture(一般默认x86_64),系统版本(version)(10就是win10),安装类型Installer Type(网好就network,一般都选local)

3、安装

双击之后弹出的界面,选择的路径是临时解压文件夹,解压完成会自动删除文件夹,CUDA会安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\

4、环境变量

安装完成后会默认配置bin和libnvvp文件夹,还需要添加lib\x64文件夹。

5、验证

在命令行输入:

1
nvcc -V

打印内容:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Dec_17_18:28:54_Pacific_Standard_Time_2021
Cuda compilation tools, release 11.6, V11.6.55
Build cuda_11.6.r11.6/compiler.30794723_0s

6、下载cuDNN

下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
需要注册一个NVIDA账号,登录之后才可以下载。

7、安装cuDNN

解压下载的文件后得到三个文件夹bin、 include、 lib,把这三个文件夹中的所有内容分别放到之前cuda对应的文件夹中,bin->bin、include->include、lib->lib/x64/

二、pytorch安装

1、安装

pytorch官网:pytorch

选择自己合适的配置,然后去下载就好了

1
pip3 install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio===0.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

2、验证

在python环境中输入以下代码:

1
2
3
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

输出类似于:

tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
[0.8337, 0.9050, 0.2650],
[0.2979, 0.7141, 0.9069],
[0.1449, 0.1132, 0.1375],
[0.4675, 0.3947, 0.1426]])

如果想检查GPU驱动和CUDA是否可以被PyTorch使用,运行以下命令:

1
2
import torch
torch.cuda.is_available()

输出为True,表示安装成功。

  • 本文标题:CUDA+PyTorch环境配置
  • 本文作者:sunshj
  • 创建时间:2022-05-06 13:04:31
  • 本文链接:https://me.sunshj.top/archives/cuda-pytorch/
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