pytorch卸载cuda+cudnn并重新配置GPU环境，亲测有效

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pytorch卸载cuda+cudnn并重新配置GPU环境，亲测有效

2024-06-30 14:51| 来源: 网络整理| 查看: 265

pytorch卸载cuda+cudnn 一、卸载cuda

进入【控制面板】，点击【卸载程序】在这里插入图片描述

将红色框中带版本号的都卸载在这里插入图片描述

二、删除cudnn配置

1、进入安装路径将以下版本号文件直接删除在这里插入图片描述

pytorch配置GPU环境一、查看支持的cuda最高版本

1、win+r，输入cmd，【回车】进入命令行窗口在这里插入图片描述 2、在命令行输入 nvidia-smi

nvidia-smi

在这里插入图片描述发现，最高支持版本为11.7（在安装时需要选择小于等于11.7版本的cuda）

二、安装cuda

cuda官网 1、选择对应版本的cuda进行下载（我选择下载了11.7.1版本的）在这里插入图片描述

点进去后，下载在线的安装包，该安装包比较小在这里插入图片描述安装包如下双击运行安装包，前面的都默认，这一步选择【自定义安装】如果是第一次安装，则所有的都打勾；像我一样，是第n次安装，则只勾选第一个后面都是默认，下一步，等待安装完成即可。

2、配置环境变量（默认是配置好了的，没有的自己加上）右键【此电脑】→点击【属性】→点击【高级系统设置】→点击【环境变量】，在【系统变量】中首先是这两个路径在这里插入图片描述其次是path下的几个路径包括以下几个路径

3、测试cuda是否安装成功在命令行输入nvcc -V，出现以下版本信息，即为成功

nvcc -V

在这里插入图片描述

三、安装cudnn

cudnn官网 1、登录cudnn后，选择对应版本的进行下载。我的cuda是11.7，因此下载最新windows版本的11.x的cudnn就行。在这里插入图片描述下载后，进行解压将对应文件夹的文件分别复制到CUDA安装目录同名文件夹下 2、测试cudnn是否安装成功（网上说的方法，不知真假）通过cmd打开命令行终端，步骤同上，在终端输入nvidia-smi，返回GPU型号则安装成功在这里插入图片描述

四、在anaconda中创建新的虚拟环境

1、选择对应python版本 cuda对应python版本关系可以发现，cuda11.7对应的pytorch、python等版本，因为我要用pytorch2.x，对应的python[3.8,3.11]，我选择python3.10 在这里插入图片描述 2、创建虚拟环境创建环境名为pytorch_two，python版本为3.10.0的虚拟环境

conda create -n pytorch_two python=3.10.0

创建后进入虚拟环境

conda activate pytorch_two

在这里插入图片描述

五、安装GPU版本的pytorch、torchvision、torchaudio

1、查找对应版本官网对应版本关系 Ctr+F搜索需要安装的pytorch版本（2.0.1），找到windows下cuda版本（11.7）对应的torchvision版本（0.15.2）、torchaudio版本（2.0.2）在这里插入图片描述 2、下载torch、torchvision、torchaudio 注意：不要用国内源（清华源）下载！！源里都是CPU版本的，没法用。。。建议使用pip安装，conda安装很可能会安装为cpu版本。下载网站下载GPU版本的torch，分别点击进去后Ctrl+F搜索，找到对应版本组件下载即可在这里插入图片描述

下载好的组件在这里插入图片描述

在刚刚新建的anaconda虚拟环境中本地安装这3个组件。依次运行以下3条命令

pip install F:\pytorch_whl\torch-2.0.1+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl pip install F:\pytorch_whl\torchaudio-2.0.2+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl pip install F:\pytorch_whl\torchvision-0.15.2+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl

在这里插入图片描述安装成功后，依次运行下面的命令，输出True后，大功告成！！!

python import torch torch.cuda.is_available()

在这里插入图片描述也可以在pycharm中运行以下命令进行测试

import sys import torch from torch.backends import cudnn # 返回已经安装的Python版本 print(sys.version) # 返回已经安装的PyTorch版本 print(torch.__version__) # 返回True则表示已经安装了cuda print(torch.cuda.is_available()) # 返回True则说明已经安装了cudnn print(cudnn.is_available())

在这里插入图片描述

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