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总共需要安装两个文件:CUDA和cuDNN
在cmd中输入命令nvidia-smi, 可以看到CUDA最高支持12.0版本 ,可以安装12.0以下的版本
CUDA各版本选择链接如下:我安装的是11.6.0版本
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
双击安装,这个是安装临时路径,不改变,直接确定
如果出现下面安装失败的界面,把电脑杀毒软件关闭,我的电脑是 关闭360 就可以安装成功了。
选择自定义安装
不要勾选Visual Studio
记录下面三个安装目录,如果后续环境变量没有自动添加,则需要手动添加下面三个路径到环境变量中。
安装完毕
查看环境变量是否添加进去,右键我的电脑->属性->高级系统设置-高级
可以看到,已经添加成功
查看CUDA是否安装成功,执行下面的第一个命令,第二个命令查看环境变量配置
链接如下:需要先注册NVIDIA账户,然后就可以下载了
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
注册成功后跳转到如下的下载界面,选择版本
选择window
下载后解压,将这三个文件夹复制到CUDA的安装目录中
下图是复制成功的界面,默认安装路径也显示如下
添加下面的四个路径到环境变量中
验证是否安装成功 ,在命令行中进入下面的目录,分别执行图中的exe文件,使用命令.\xxxx.exe执行。
看到下面中的PASS ,代表安装成功了
至此CUDA安装结束。
Previous PyTorch Versions | PyTorch
torch和torchvision版本要和CUDA版本对应
- # ROCM 5.1.1 (Linux only)
- pip install torch==1.12.1+rocm5.1.1 torchvision==0.13.1+rocm5.1.1 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.1.1
- # CUDA 11.6
- pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
- # CUDA 11.3
- pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
- # CUDA 10.2
- pip install torch==1.12.1+cu102 torchvision==0.13.1+cu102 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102
- # CPU only
- pip install torch==1.12.1+cpu torchvision==0.13.1+cpu torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
如我的CUDA是11.6版本,执行下面的命令安装
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
安装成功如下
在python命令行,输入下面命令,可看到torch版本号
import torch
print(torch.__version__)
下载链接如下,使用pip install xxx安装,注意CUDA版本和python版本要对应,这里不演示。
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