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Anaconda安装GPU版Pytorch

Anaconda安装GPU版Pytorch

作者: 罗泽坤 | 来源:发表于2020-04-04 16:57 被阅读0次

    一、打开anaconda Prompt

    image.png

    二、搭建虚拟机

    因为本人是在Windows环境下安装 Pytorch GPU(Graphics Processing Unit)GPU的运行速度是CPU的指数级,但是Windows环境下不提供GPU版Pytorch 我们通过命令行conda install pytorch其实是安装得到CPU版本的,因此只能先搭建一个虚拟机然后在进行安装,命令行如下:
    conda create --name pytorch_gpu python=3.7 本人python版本安装的3.7的其实可以看情况指定

    命令行结果截图
    运行结果截图

    conda activate pytorch_gpu
    关闭该环境的话,输入指令
    conda deactivate

    三、通过清华镜像安装pytorch加快下载速度

    进入pytorch下载官网查看下载指令
    https://pytorch.org/get-started/locally/

    挑选自己NVDIA驱动器支持的版本下载
    我的conda 下载指令为
    conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorchx

    添加Anaconda的清华镜像

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

    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/cloud/pytorch/
    设置搜索时显示通道地址
    conda config --set show_channel_urls yes
    然后在输入:
    conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
    要把之前的下载指令后的 -c pytorch 去掉不然还是默认下载源头
    等待下载完毕。。。

    四、进行测试

    image.png

    如果返回True则表示安装成功,False则表示错误
    这时候可能是系统的 cuda版本和选择的cuda版本不一致以及驱动器不支持选择的CUDA(Compute Unified Device Architecture)版本,这时候需要查看cuda版本,然后重新下载与cuda 版本一致的pytroch,后者找到NVIDIA更新到你之前下载的版本。


    NVIDIA控制面板 image.png 查看显卡支持的cuda版本

    下面是更新NVIDIA版本的办法


    更新驱动器版本

    笔者之前由于选择10.1的cuda相匹配的pytorch,而自己的显卡是Geforce 940MX 只能匹配9.0版本的CUDA因此只能降级处理

    使用命令行如下:
    conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0
    之后安装成功截图如下:

    安装成功截图

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