可口可乐公司建设网站的目的是什么,wordpress图片被强制放大,做杂志的模板下载网站,论文引用网站怎样做脚注之前我是用的都是VMware的虚拟机且安装的是cpu的pytorch版本,因为想要使用GPU,最终实现了在Windows上使用GPU,并且相关原理也在参考文章或视频内,可以通过原理自行挑选自己所需的配置并安装。 文章目录 1.GPU安装1.1 名词解释1.2 卸载旧版本的CUDA1.3 版本选择步骤(Nivida显卡…之前我是用的都是VMware的虚拟机且安装的是cpu的pytorch版本,因为想要使用GPU,最终实现了在Windows上使用GPU,并且相关原理也在参考文章或视频内,可以通过原理自行挑选自己所需的配置并安装。 文章目录 1.GPU安装1.1 名词解释1.2 卸载旧版本的CUDA1.3 版本选择步骤(Nivida显卡推荐cuda版本 Cuda版本 Pytorch版本)1.4 安装并创建新的虚拟环境1.5 更换源 2.如何判断是否可用 前提:
1.已安装anaconda
2.windows环境1.GPU安装
1.1 名词解释
Nivida显卡驱动:英伟达推荐的cuda版本驱动nvidia-smi
Cuda版本:GPU使用的必备组件(nvcc -V)
参考:(99 封私信 / 80 条消息) NVIDIA-SMI 显示的cuda version 是指当前版本还是最大可以支持的 cuda 版本 - 知乎 (zhihu.com)
1.2 卸载旧版本的CUDA
以下的全部卸载掉:
参考文章:windows cuda更新教程 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)
1.3 版本选择步骤(Nivida显卡推荐cuda版本 Cuda版本 Pytorch版本)
1.确定显卡是否存在,且安装与更新驱动 2.确定显卡推荐的cuda版本(nvidia-smi)
3.确定算力并且确定多个cuda版本(文章::https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA)[可能需要翻墙]
4.通过pytorch,python完全确定cuda版本
条件:
1.cuda版本小于显卡推荐驱动的版本
2.cuda版本符合pytorch的指定版本
3.pytorch对python版本的要求合适所以可以确定
显卡版本:NVIDIA GeForce RTX 3050
算力:8.6
显卡推荐驱动版本:12.4
cuda版本:11.8
python版本3.8
pytorch版本最新 以上的版本确定参考视频:23. GPU版本-GPU与CUDA准备工作_哔哩哔哩_bilibili
1.4 安装并创建新的虚拟环境
1.安装cuda(最好选择local,除了路径都可以默认) 2.创建新的虚拟环境并安装包与库
conda create --name ckyAb python3.8 -y
activate ckyAb(这个命令来自于Pytorch pip下的命令 可能安装时间过长,这个可以通过更换源)
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118pip install jupyter d2l -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple之后将李沐的课程代码包下载解压缩并放到虚拟环境的目录下,直接执行jupyter notebook即可
参考文章:李沐动手学深度学习Windows环境配置_哔哩哔哩_bilibili
1.5 更换源
1.先查到所有软件配套版本(选择合适的) 2.根据文章设置源并且根据文章提供的命令更改参数 1.设置清华源
pip config set global.index-url http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2.更改参数(1.torch torchvision torchaudio的版本 2.cu102改成自己的版本 我的是cu118)
pip --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn install torch2.2.0cu118 torchvision0.17.0cu118 torchaudio2.2.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html参考文章:超详细win11换国内源并下载安装pytorch_pytorch换源-CSDN博客
更换源的方法(可能有用):(99 封私信 / 80 条消息) 怎么从国内源中下载指定CUDA版本的Pytorch? - 知乎 (zhihu.com)
参考视频Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 - 动手学深度学习v2_哔哩哔哩_bilibili
2.如何判断是否可用 使用cuda(0) 是否显示正常
