【PyTorch】环境配置

news2024/12/23 8:23:42

Window11+RTX4060配置CUDA11.8+pytorch2.0.0

下载CUDA11.8

进入官网下载Link，然后点击Archive of Previous CUDA Releases，找到对应版本11.8。
在这里插入图片描述

选择对应操作系统版本，点Download下载到本地。
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下载cuDNN

点击链接Link，找到CUDA11.8对应的cuDNN。在这里插入图片描述

安装CUDA11.8

全程点击next直到安装结束。
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配置环境变量，在path里添加。

#前两个应该自动配好了
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib

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在命令行窗口输入以下命令看是否成功

nvcc -V

成功显示以下内容表示安装成功
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安装cuDNN

解压下载的压缩包
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把里边的三个文件夹bin,include,lib复制到下面路径（如果改了CUDA的安装路径，就复制到对应文件夹里）

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

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下载并安装python

官网链接
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下载并安装Anaconda

到官网链接选择适合自己系统的 64 位安装包，注意选择 Python3 以上的版本。

安装torch

进入官网Link，找到v2.0.0,用pip语句安装。用conda可能会出错，具体见安装pytorch报错torch.cuda.is_available()=false的解决方法

# CUDA 11.8
pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

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参考链接

win11+4060配置CUDA11.8+pytorch2.0.0

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