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windows下配置pytorch

windows下配置pytorch

作者: 狗嗨旺 | 来源:发表于2018-09-06 21:00 被阅读0次

    我的电脑显卡

    image.png

    安装pytorch

    参考:https://blog.csdn.net/sunqiande88/article/details/80085569

    image.png

    发现我的CUDA是9.2版本的,还要先把按错的卸载了,再装。气屎我了……

    pip3 uninstall http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 
    pip3 uninstall torchvision
    

    然后安装:

    pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu92/torch-0.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 
    pip3 install torchvision
    

    安装VS2015

    参考:
    https://blog.csdn.net/Poetry_And_Distance/article/details/79714869
    https://jingyan.baidu.com/article/c45ad29c223421051753e23a.html
    最后安装的是这个,密钥可用

    Visual Studio Professional 2015 简体中文专业版
    镜像SHA1:629E7154E2695F08A3C692C0B3F6CE19DF6D3A72
    专业版激活密钥:HMGNV-WCYXV-X7G9W-YCX63-B98R2
    http://download.microsoft.com/download/B/8/9/B898E46E-CBAE-4045-A8E2-2D33DD36F3C4/vs2015.pro_chs.iso

    安装CUDA

    参考:
    https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html#axzz4TpI4c8vf
    https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53892997
    https://blog.csdn.net/cmat2/article/details/80407059
    https://jingyan.baidu.com/article/b24f6c821a2f8b86bfe5da19.html

    测试:

    C:\Users\wangc>nvcc -V
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
    Built on Tue_Jun_12_23:08:12_Central_Daylight_Time_2018
    Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.148
    

    安装CUDNN

    参考:(ubuntu下)https://blog.csdn.net/lucifer_zzq/article/details/76675239

    为什么需要安装cudnn
    cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络(Deep Neural Networks)中的基础操作而设计基于GPU的加速库。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式,例如convolution、pooling、normalization以及activation layers的前向以及后向过程。
    cuDNN只是NVIDIA深度神经网络软件开发包中的其中一种加速库。

    然后测试pytorch能否正常使用GPU:

    C:\Users\wangc>python
    Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:59:51) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)] on win32
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import torch
    >>> torch.cuda.is_available()
    False
    >>>
    

    说明哪里不对。后来发现是我的显卡驱动太老了。然后去官网下载相应驱动,安装后终于变成了True。很激动。

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