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显卡:NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU
操作系统:Windows11
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。神经网络架构GPU版本通常是要有CUDA驱动的。所以安装CUDA对于神经网络的学习是十分必要的。
首先打开Nvidia的控制面板,在帮助那栏打开组件,看图上支持的CUDA版本。我这里是支持11.5以下版本的。
然后就是去官网下载CUDA驱动,链接如下
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA DeveloperCUDA下载地址
(1)这里我选用11.3版本的
(2)下载后打开,选择安装的路径
(3)开始安装,一路同意
选择精简就可以
一路勾选默认即可,然后到此安装结束
安装成功后,在命令行里使用nvcc -V可以显示驱动的信息
这里遇到一个疑问,nvidia-smi出来的指令显示CUDA版本是11.5,而nvcc -V显示的是11.3. 这里有一种解释是nvidia-smi的是显卡支持的最高版本
官网下载地址:cuDNN Archive | NVIDIA Developer下载链接
因为我的CUDA是11.3的,我就选择11.x的最新驱动
这里下载的话需要注册账号,并填写问卷,花不了多少时间,很容易注册。
下载完成后,会有一个zip文件
对zip解压后可以看到这几个文件
把CUDNN里面的这几个文件,复制到CUDA文件夹里,地址 是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3
下一步,进行环境变量的设置,这部分很重要
选中Path,点击编辑
添加以下内容到path变量里面。
%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Tookit\CUDA\v11.3\libnvvp
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.3\common\lib\x64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.3\bin\win64
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
验证,在图片的目录中执行,显示PASS则安装成功
用pip安装就可以
pip install torch1.12.1+cu113 torchvision0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
在交互式环境ipython里测试,安装成功
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