Pytorch的安装及环境配置——GPU版

 

目录

 一、检查是否安装CUDN

二、安装CUDN

 1.确定显卡支持的CUDA版本

2.去官网下载所需CUDA版本

3.CUDA安装 

三、安装pytorch

1.检查自己电脑的gpu与cpu

2.查询你的python版本 

3.安装pytorch 

四、检验pytorch安装是否完成

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一、检查是否安装CUDN

在命令行输入nvcc -V检验是否已安装CUDA

若结果显示为

 则表明已经配置过CUDA，转步骤3.安装pytorch。

若结果为，则尚未配置，转步骤2.安装CUDN。

二、安装CUDN

 1.确定显卡支持的CUDA版本

在命令行里输入nvidia-smi.exe，效果如图所示： 

 显示CUDA Version为11.6，说明该显卡最高支持到11.6，我这里就选择11.6的版本，你也可以选择更低的版本比如 11.5,11.4更低的版本 。

2.去官网下载所需CUDA版本

 COUA下载官网（点击跳转）      选择任意版本号小于等于上述最高版本的即可

 这里我们就以11.6版本为例，点击跳转到以下画面，并依次点击

3.CUDA安装 

 1、运行下载好的程序

 2、选择安装路径（建议默认即可），点击OK

3、点击“同意并继续”4、选择“自定义”，点击下一步

5、展开后取消勾选（Visual Studio Integration），点击下一步

 

6、选择安装位置（建议默认）7、后面继续点击“下一步”，等待安装即可完成！ 

安装完成后可用步骤一的方法检验是否安装成功。

三、安装pytorch

1.检查自己电脑的gpu与cpu

在左下角搜索栏中输入设备管理器，从中找到显示适配器即可看到电脑里的gpu与cpu了 

2.查询你的python版本 

win+r后输入cmd,进入命令行，输入python

 

3.安装pytorch 

(1)pytorch的whl下载地址

直接进入这个页面开始查找

这里cpu是安装cpu版本的，cu是gpu版本的，cp指的是你的python版本，还有就是win和linux系统的选择，找到你所对应的版本将其点击下载。 

 

(2)找到这个文件将其地址复制到你python的配置环境位置。 

如果不知道python配置环境位置，可以打开命令行输入where python获取配置环境位置

(3)在python配置环境位置进入命令窗口

或者cd到这里

(4)pip安装pytorch 

(5)安装torchvision，torchaudio 

 

四、检验pytorch安装是否完成

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果结果为True则安装成功。