GPU版pytorch安装

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-12-29 06:48 140阅读 0赞

由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cuda torch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。

### 1）安装CUDA toolkit ###

这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础，一般都会随驱动的更新自动安装，但是不全，仍然需要安装toolkit，并不需要先看已有版本是哪个，反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个：  
[国内网站：][Link 1]只能下载最新的toolkit，但是很好使很快。  
[国外网站：][Link 2]可以下载多个版本的toolkit，但是我点下载不好使。  
目前最新的，也就是国内能下载的是11.1版本，我就是用的这个版本。

### 2） 下载cudnn ###

这里需要注意，cudnn本质是对CUDA toolkit的补充，而且CUDA toolkit是基于VS开发的C++扩展库，因此cudnn的版本一定要和CUDA toolkit的版本是一致的。  
例如我用的toolkit 11.1，那么必须下载cudnn 11.1.  
[下载网址][Link 3]  
下载需要登录NVIDIA账号，嫌麻烦的可以直接用我下的百度云，链接放到博客最后。  
打开cudnn库之后，将下面三个文件进行转移：

cuda\\bin\\cudnn64\_8.dll —> C:\\Program Files\\NVIDIA GPUComputing  
Toolkit\\CUDA\\v9.1\\bin

cuda\\include\\cudnn.h —> C:\\Program Files\\NVIDIA GPUComputing  
Toolkit\\CUDA\\v9.1\\include

cuda\\lib\\x64\\cudnn.lib —> C:\\Program Files\\NVIDIA GPUComputing  
Toolkit\\CUDA\\v9.1\\lib\\x64

### 3）下载torch ###

做好前两步之后，就可以装torch了，我发现torch的版本并不要与前面cuda的版本完全一致，实际上只要大版本一致就行。比如安装的CUDA11.1，那么torch 11.0就可以（主要是也没有11.1）。  
虽然[官网][Link 4]说可以pip安装，但是我没成功过。建议在[这里][Link 5]直接下载whl库，然后打开所在文件夹pip install …whl安装。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzQ4MzM4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 4）检查 ###

cmd
    python
    >>> import torch
    >>> torch.cuda.is_available()

如果true，那么安装成功。

### 5) 网盘 ###

链接：https://pan.baidu.com/s/1in8PXzEywe12ycC3Magtpw  
提取码：mmwk  
里面包含了上述1）- 3）全部所需的安装包，版本是11.1，都好使。

[Link 1]: https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads
[Link 2]: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
[Link 3]: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
[Link 4]: https://pytorch.org/get-started/locally/
[Link 5]: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzQ4MzM4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/a18f8d55599d4b3da16d414e8e82a86e.png