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全网最详细的安装pytorch GPU方法，一次安装成功！！包括安装失败后的处理方法！

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全网最详细的安装pytorch GPU方法，一次安装成功！！包括安装失败后的处理方法！

2024-07-07 12:14:51| 来源: 网络整理| 查看: 265

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文章目录 前提---查看是否有NVIDIV英伟达显卡【笑哭】一、查看电脑的显卡驱动版本方法一：在`cmd命令窗口`中输入`nvidia-smi`，可以发现版本为12.2方法2：点击NVIDIA控制面板→系统信息 二、安装CUDA方法1： 在pytorch官网https://pytorch.org/，直接复制命令进行安装方法2：从官网下载对应版本的CUDA版本 三，安装cuDNN，需要注册（可安装可不安装，因为cuDNN就是个加速器）四，pytorch-GPU4.1 新建虚拟环境（推荐）4.2 在官网下载pytorch 五，测试pytorch gpu是否可用六，补充（针对安装失败的情况）6.1 去`conda清华源`找到对应的pytorch、torchvision、torchaudio的版本，我的版本如下：6.2 在对应的虚拟环境下安装这三个包 总结

前提—查看是否有NVIDIV英伟达显卡【笑哭】

在控制面板打开设备管理器 在这里插入图片描述

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一、查看电脑的显卡驱动版本 方法一：在cmd命令窗口中输入nvidia-smi，可以发现版本为12.2

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方法2：点击NVIDIA控制面板→系统信息

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

二、安装CUDA

建议电脑显卡驱动版本**>=**安装的CUDA版本

方法1： 在pytorch官网https://pytorch.org/，直接复制命令进行安装

在这里插入图片描述 在命令窗口中直接输入命令--回车安装

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

如果安装失败，是因为网速不够快，建议用手机热点或者末尾加一个镜像源 在这里插入图片描述

方法2：从官网下载对应版本的CUDA版本

官网链接 链接: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 在这里插入图片描述 由于我的显卡版本是12.2，我只要安装小于等于12.2均可以，我安装**11.8**

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

可以修改安装路径，因为文件较大，我没有使用默认的路径

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下载完成开始安装，可以安装在自定义的目录下

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同意继续 在这里插入图片描述 选择推荐的精简

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点就完事！！

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开始安装！！

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查看是否安装成功 在命令窗口中输入nvcc -V 进行检查

nvcc -V

可以看到我们安装成功 在这里插入图片描述

三，安装cuDNN，需要注册（可安装可不安装，因为cuDNN就是个加速器）

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 下载解压后的文件 在这里插入图片描述 将解压文件复制到CUDA安装路径下 ！！！就已经安装完成！！ 在这里插入图片描述

四，pytorch-GPU 4.1 新建虚拟环境（推荐）

若不想新建，也可以在以前的环境中安装，请跳到下一步4.2！！ 因为CUDA 10.1 支持 Python 3.5 - 3.8，而 CUDA 11.0 则支持 Python 3.5 - 3.9，所以我安装python3.9

conda create -n pytorch-gpu python==3.9

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4.2 在官网下载pytorch

官网链接 链接: https://pytorch.org/ 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

我我在最后加了镜像源下载，否则太慢，容易下载失败。 在这里插入图片描述

五，测试pytorch gpu是否可用

torch.cuda.is_available() 为True则GPU可用，False表示不可用

import torch print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.cuda.is_available()) #输出为True，则安装无误

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非常好用！！！

六，补充（针对安装失败的情况）

有粉丝私聊我，说他安装失败，我又想了一个办法！

6.1 去conda清华源找到对应的pytorch、torchvision、torchaudio的版本，我的版本如下：

在这里插入图片描述

清华大学开源软件镜像站链接如下： 链接: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

6.2 在对应的虚拟环境下安装这三个包

在这里插入图片描述

conda install --offline pytorch-2.1.1-py3.9_cuda11.8_cudnn8_0.tar.bz2 conda install --offline torchaudio-2.1.1-py39_cu118.tar.bz2 conda install --offline torchvision-0.16.1-py39_cu118.tar.bz2

在这里插入图片描述

总结

PyTorch的GPU版本利用了NVIDIA的CUDA技术，使得深度学习计算能够高效地在GPU上运行。使用GPU来执行深度学习计算可以显著加速计算，从而减少训练和推理时间。

CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，可以使GPU执行通用计算任务，而不仅仅是图形处理。在PyTorch中，可以使用CUDA来利用NVIDIA GPU的并行计算能力加速模型训练和推理。

cuDNN是NVIDIA专门为深度学习模型设计的一个库，它提供了高效的卷积操作和其他计算操作，可以进一步加速深度学习任务。在PyTorch中使用cuDNN来优化深度学习模型的性能。

总的来说，PyTorch的GPU版本通过与NVIDIA的CUDA技术和cuDNN库的深度集成，为深度学习研究和应用提供了强大、灵活且高效的计算能力。



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