Win10+RTX3060配置CUDA等深度学习环境

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Win10+RTX3060配置CUDA等深度学习环境

2024-07-16 08:36:29| 来源: 网络整理| 查看: 265

Win10+RTX3060配置CUDA等深度学习环境 1、下载准备2、下载安装Anaconda3、下载安装CUDA和CUDNN3.1 cuda和cudnn下载3.2 cuda和cudnn安装 4、安装GPU版pytorch与TensorFlow4.1 下载4.2 安装 5、总结

1、下载准备

相关的安装包比如Anaconda、CUDA、CUDNN、Pytorch、TensorFlow等都可以在python环境配置相关链接找到相应版本下载。这里所有的库都是下载到本地后再安装的。

选择CUDA版本，在NVIDIA控制面板可以看到RTX3060驱动目前最高支持CUDA 11.2版本在这里插入图片描述

实测目前RTX3060不支持CUDA 11以下版本，会报错：cuda的算力要支持你的显卡算力。

版本对应关系：

显卡驱动、算力、cuda版本等查看CUDA发行文档说明torch与torchvision版本对应TensorFlow相关版本对应 2、下载安装Anaconda

这个很简单，不会的自己看参考链接anaconda安装另外可以在anaconda prompt添加国内源（这里是清华源）,下载相关库速度更快。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/ conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ # 搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes 3、下载安装CUDA和CUDNN 3.1 cuda和cudnn下载

要先下载Visual studio,才可以安装CUDA，安装vs随便选几个就好。在这里插入图片描述

进入CUDA官网下载CUDA，这里我下的是CUDA11.1.1版本的。

在这里插入图片描述

开始下载，共3.1G。需要花点时间，这边可以先去下载好cudnn。在这里插入图片描述

cudnn下载 cuda可以看做是一个工作台，而cudnn是基于cuda的深度学习加速库，想要在cuda上深度学习加速必须安装cudnn。进入cudnn官网，下载cudnn需要登录，没有账号的根据官网提示注册下，很快的。我是直接用qq登录的。登录进去后选择相应版本下载，共661MB 在这里插入图片描述

3.2 cuda和cudnn安装双击下载好的cuda应用程序，在这里插入图片描述

然后是建立一个临时文件，点ok就好，安装好会自动删掉。

这里因为之前下载了vs，所以自定义可以不选vs，但我测试了直接选择精简的（全部安装），也没报错（如果这里的新版本号小于当前版本号，那一定要把这个勾去掉。否则会安装失败(相同或大于的话，就不用去勾了）。在这里插入图片描述

默认安装到c盘就好的，也占不了多大空间在这里插入图片描述

安装好后，打开下载好的cudnn文件夹，发现里面有三个子文件夹，将文件夹里面包含的的文件（如下图）分别复制到C盘安装目录的对应文件夹里在这里插入图片描述

以bin为例，复制到CUDA下面对应的文件夹,include和lib也类似。在这里插入图片描述

重启电脑。 4、安装GPU版pytorch与TensorFlow 4.1 下载

我是习惯下载到本地进行安装的，也可以去pytorch官网根据命令然后在anaconda下载但容易中断出错。，而且速度也很慢，不建议。

pytorch 在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html找到与当前python对应的版本pytorch以及torchvision版本，下载到本地。

TensorFlow 在http://pypi.doubanio.com/simple/tensorflow下载TensorFlow gpu版

其他需要的库可以在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载好。

4.2 安装打开Anaconda Prompt，，这个前面也有教程链接。。。在这里插入图片描述

根据需要创建虚拟环境：conda create -n 虚拟环境名 python=python版本，例如

conda create -n py38 python=3.8

激活环境：activate 虚拟环境名,例如

activate py38 以上面步骤为例新建了一个虚拟环境py38，python版本也就是3.8。根据python版本下载好了相应的安装包到本地。可以去pytorch官网查看pytorch适不适配cuda。在这里插入图片描述

3.在anaconda prompt输入命令：pip install +文件路径\文件名比如安装pytorch输入命令：

pip install D:\python\Win10-CUDA11\py38\torch-1.8.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

在这里插入图片描述有的包安装是有先后顺序的，没按顺序会报错。比如要先装tensorflow再装keras

5、总结

（1）测试 a.在终端输入nvcc -V就可以看到cuda版本，输入nvidia-smi可以看到显卡驱动版本、支持的最高cuda版本、显卡使用情况。 b.检查pytorch以及TensorFlow能否使用cuda和gpu可以用下面代码进行测试

import torch import tensorflow as tf print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) print(torch.zeros(1).cuda()) print(tf.test.is_built_with_cuda()) print(tf.test.is_gpu_available())

（2）安装过程中遇到了这个问题，解决办法参考https://blog.csdn.net/weixin_43760844/article/details/115706289 在这里插入图片描述

（3）最终环境系统：window 10 显卡：RTX3060 CUDA版本：11.1.1 cuDNN版本：8.1.1 （适用于CUDA11.0、11.1、11.2） python版本：3.8 pytorch版本：1.8.1 TensorFlow版本：2.4.1 Keras版本：2.4.3

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