PyTorch&CUDA安装过程及测试

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1 准备工作

1.1 Anaconda&NVDIA驱动

之前安装过了Anaconda和NVIDIA驱动,所以直接跳过这几步。

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或者进入cmd,输入

nvidia-smi

也可以查看

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1.2 安装CUDA

注意装CUDA前一定要有VS!!

  1. 基于我们主机的CUDA version,从官网下载CUDA Tookit 11.1

https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.1-download-archive

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  1. 进行安装,路径默认

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​ 选择自定义安装

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不选Visual Studio Integration

开发的时候vs里面没有cuda模块,原来需要先装vs再装cuda。。。只能重新安装一遍cuda了

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安装位置

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安装完成

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系统变量中会自动添加CUDA_PATH

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查看cuda版本

nvcc --version

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查看环境变量

set cuda

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2 创建PyTorch虚拟环境

打开Anaconda Prompt

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创建环境,环境名设置为 PyTorch

conda create -n PyTorch python=3.8

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成功后,查看环境

conda info --envs

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3 安装PyTorch

3.1 conda换源

一开始没有换源,速度奇慢

Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件,可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

生成 .condarc文件

conda config --set show_channel_urls yes

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之后可以在 C:\Users\xxx中看到 .condarc文件,记事本打开 .condarc 文件,重写其中的内容:

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

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运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引:

conda clean -i

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3.2 conda安装PyTorch

Anaconda进入PyTorch环境:

conda activate PyTorch

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conda install

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

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4 测试环境

4.1 测试torch.cuda.is_available

打开 Anaconda prompt 命令窗口,激活环境,输入python,进入python开发环境中。


import torch
torch.cuda.is_available()

坑1:未安装cuda

第一次因为没有安装cuda,所以False,需要步骤1.2中的CUDA安装过程:

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; 坑2:cuda和PyTorch版本不对

安装了cuda还是不行,看一下是不是版本不对

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尝试替换torch版本,我的cuda版本是11.1

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重装之后终于成功~

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4.2 cublas库使用测试

编写 cublastest.cu程序,并编译,注意使用cublas库时,编译命令中要加上 -lcublas

nvcc -lcublas cublastest.cu -o cublastest

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运行编译生成的可执行文件
./cublastest

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参考

Conda安装过程中InvalidArchiveError

PyTorch 最新安装教程(2021-07-27)

安装torch后,torch.cuda.is_available()结果为false的问题

Original: https://blog.csdn.net/qq_43473795/article/details/125816702
Author: rthete
Title: PyTorch&CUDA安装过程及测试

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