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其他博客的方法,要么傻要么有坑要么不全。
特别是大部分的方法,都是让你去pytorch官网的这个链接Start Locally | PyTorch,用选择器生成一个pip/conda命令。你点进去可能就傻眼了:
这里cuda就特么两个版本可供咱选择!
(当然如果你要装的是CPU版本,看到这里就可以叉掉本篇了)
真相是:
最好就别用那个生成的命令让pip自己去下载安装,
而是你找好wheel文件、下载到本地后再pip/conda安装。
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安装环境:NVIDIA独显,win10,64位python3(必须是64位!)
右击桌面,进入NVIDIA控制面板
系统信息-组件,可以看到我的显卡最高支持CUDA10.1。我可以装CUDA9.0、9.2,但不能装10.2
坑来了!但是你下载了的cuda,并不一定有对应的pytorch版本!
这是pytorch所有wheel的下载页面:https://download.pytorch.org/whl/torch/
wheel文件名中的cu102表示cuda10.2,以此类推。
比如我另一台电脑最高支持cuda11.2,但装完cuda11.2然后去了pytorch的wheel下载页面,发现cu111有cu113就是没有cu112,就傻眼了,只得卸载重装cuda11.1
我们要下载的是这两个东西:
大陆访问NVIDIA网站贼慢,甚至可能打不开,要命的是还必须登录才能下载!
所以最好有梯子
CUDA下载地址:
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
选择自己要的版本下载即可
注意:
1,CUDA一定要选择“exe[local]”!!!在线安装包是巨坑,2G多的安装文件下载个半天,一旦安装结束就删除,如果安装失败了,那你重新安装时还得再慢慢下载一遍。
2,如果你的CUDA版本有Update,请选择最新的Update!比如我是10.1,那就选择10.1 update2进去下载,否则将来报错你都完全懵逼的(比如博主原本安装的10.1,然后在编译某C++库时遇到报错,检查发现是cuda10.1需要update2,只得重新下载安装cuda)
根据自己的CUDA版本下载对应的cudnn,下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
双击你下载的cuda安装exe,会先让你解压。注意要关闭360,否则可能报错:
尤其最好先别装Visual Studio Integration。因为如果安装失败基本都是它导致的。
如果安装Visual Studio Integration失败,参考这篇博客:
1. CUDA安装失败解决方法_zzpong的小屋-CSDN博客_cuda安装失败
上面那个网址(https://download.pytorch.org/whl/torch/)是给出了所有版本的pytorch。
其实还可以访问这个:
https://download.pytorch.org/whl/cu+你的cuda版本号
例如cuda11.3,那就是访问https://download.pytorch.org/whl/cu113
我是cuda10.1,那就是访问https://download.pytorch.org/whl/cu101
这里需要注意:
1,我们是已知CUDA版本来找pytorch的whl文件,别找到CPU版去了
我下载的这个文件名:torch-1.8.1+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl
意思是pytorch版本为1.8.1,CUDA版本为10.1,python版本为3.8,windows64位
2,如果是安装torchvision,它的版本要和torch版本匹配!匹配关系如下表
(该表来自https://github.com/pytorch/vision#installation)
既然是win10,就别只知道cmd命令行了。
按住shift,在whl文件所在目录的空白处右击,打开Powershell:
pip install 该whl,成功:
这里插一句:
如果你pip install ****.whl失败,有些博客会让你把末尾的“win_amd64”改成“win32”:
其实这是没用的。安装失败是因为你用的32位python,通过改名pip安装成功后,这个torch还是用不了,所以必须用64位python!
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