机器学习&&深度学习 | 您所在的位置:网站首页 › 电脑不使用独显怎么办 › 机器学习&&深度学习 |
👨🎓作者简介:一位即将上大四,正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章:机器学习&&深度学习——数值稳定性和模型化参数(详细数学推导) 📚订阅专栏:机器学习&&深度学习 希望文章对你们有所帮助 这一部分掉坑真的不知道掉了多少个。我是AMD卡的,我想AMD卡的同志们很多都掉过坑了,也许就在我掉过众多坑里面。网上很多说法是AMD卡做深度学习可以使用RCom,然而我发现几乎没有太多资料,毕竟做深度学习的大多数用的是N卡。emmmm,万一掉坑了都没有人能启发到我,所以当时我就放弃了,接下来给出坑点并且排查,最终给出绝对可行的解决方案。 AMD显卡怎么做深度学习 卸载CPU版本的torch卸载方式问题 安装GPU版本的torch安装方式问题 Anaconda配置虚拟环境下载cuda问题 最终解决方案 之前的内容中,我都是使用了CPU版本的torch来进行深度学习,在前面的线性模型当然很好跑,因为线性模式确实是比较简单的。但是随着之后的模型越发的复杂,我们很需要GPU来帮助我们实现并行运算,因此我们需要安装GPU版本的torch。 卸载CPU版本的torch因为听说有了GPU版本的torch,在一些使用的过程中可能会出现冲突,所以我第一下想到的就是卸载CPU版本的torch。卸载的时候还需要把这个torch中所包含的包也一并卸载了。 卸载方式使用cmd终端卸载,卸载的方式有两种: 1、pip方式卸载: pip uninstall torch pip uninstall torchvision2、conda方式卸载: conda uninstall pytorch conda uninstall libtorch据说是使用了conda方式下载的话就用第二种,pip方式下载的话就用第一种,感觉好像又不是很有道理,总之两个都试过了,也都告诉我卸载成功了。 问题但是接下来就出现了很奇怪的一幕。我在cmd终端输入如下语句: python import torch torch.__version__最终告诉我的答案里面是不存在torch,那理论上应该是成功了才对。。。然而我去pycharm中执行: import torch print(torch.__version__)额。。。居然给我输出了CPU版本的torch,我还猜测是不是亲爱的pycharm没缓过来。。。无论重启还是关机都显示含有CPU版本的torch。。。原地捣鼓半天,网上好像也没个针对这个具体问题的解决方案,最终放弃卸载。 安装GPU版本的torch 安装方式进入pytorch官网: pytorch官网 我以为pycharm是出了什么毛病,明明终端显示没有CPU版本的torch了,偏偏pycharm输出了。。。我就以为换个GPU版本的torch应该就没事了,这其实也是瞎捣鼓,最终在pycharm中输出CPU版本的torch,在终端输出GPU版本的torch。 因此在pycharm中跑GPU方式的代码是行不通的。。。 Anaconda配置虚拟环境既然卸载的方式行不通,我就找别的方法,之前已经安装过了Anaconda,我们靠着这个工具来实现环境的配置。步骤如下: 1、我们可以自行创建虚拟环境: conda create --name pytorch python=3.9我们可以通过 conda env list来查看当前的环境,其中base是本来的环境,pytorch是我们创建的虚拟环境。 再打开当前的环境列表,可以看出pytorch已经被激活: 最后会返回False,因此我们需要下载cuda。 下载cuda这个步骤就不细说了,这个下载过程是傻瓜式教程,网上有。 问题这个问题就比较严重了。。。安装都安装不成,安装了我才知道只有NVIDIA卡是可以下载cuda的,那我的方向再一次断了,而且我很难在原有基础上转变思路。 最终解决方案接下来就是我最终的解决方案了,租借线上平台。 我是用的autodl平台去租借的,大家可以放心使用(我觉得官网有点话都写的不太清楚,我一直不知道到底只是租一个GPU而已还是啥,因为如果只是租一个GPU我没有cuda照样不行,最终还是搞了点钱去试了一下),点开以后里面有使用文档,使用方法很容易,大家可以放心使用。 |
今日新闻 |
推荐新闻 |
专题文章 |
CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |