文章目錄

• 1.下載CUDA
• 2 .下載CUDNN
• 3.CUDA安裝
• 4.安裝CUDNN
• 5.下載pytorch
• 6.安裝pytorch

本文的顯卡是 NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU，安裝環(huán)境是

CUDA11.1+CUDNN11.1 torch1.9.0+cu111 torchvision0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0

在安裝之前先要知道自己的顯卡支持什么CDUA版本
右鍵點擊進入NVIDIA控制面板

選擇幫助——系統(tǒng)信息——組件
這里可以看出我的筆記本支持的CUDA版本為11.5

或者在命令行搜索cmd，打開命令提示符
輸入NVIDIA-smi
就可以看到版本信息

1.下載CUDA

我這里安裝的CUDA11.1版本
進入CUDA官網下載CUDA11.1：CUDA Toolkit 11.1 Update 1 Downloads

然后等待下載完成即可
還有其他版本可以下載，自己選擇合適的版本下載即可：CUDA Toolkit Archive

配置表：NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes

2 .下載CUDNN

進入CUDNN網址：cuDNN Archive

根據自己的系統(tǒng)選擇對應的版本

這里需要注冊才能下載

登錄或者注冊完成即可下載

然后進行解壓

3.CUDA安裝

雙擊下載的CUDA，點擊安裝，默認即可

安裝完畢

4.安裝CUDNN

解壓CUDNN

找到安裝的CUDA文件夾：NVIDIA GPU Computing Toolkit
將解壓的CUDNN放在CUDA中

粘貼成功

打開bin目錄復制路徑

打開cmd

輸入nvcc -V，這樣就安裝好了cuda了

復制extras的demo文件夾

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite

在cmd輸入

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite

運行bandwidthTest.exe

result=pass說明安裝成功了

5.下載pytorch

進入pytorch主頁：pytorch

選擇更多版本

找到CUDA11.1對應的pytorch版本

# CUDA 11.1 pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

這里：
torch1.9.0+cu111
torchvision0.10.0+cu111
torchaudio==0.9.0

可以用pip下載，不過速度很慢，直接在網站上下載速度很快：download.pytorch

在官網上找到對應的版本點擊下載即可
注釋：cu111表示cuda版本為11.1，1.9.0%2表示1.9.0的版本
cp38表示python版本為3.8的版本，3.9表示Python版本為3.9
win_amd64表示windows的操作系統(tǒng)，有l(wèi)inux和win的操作系統(tǒng)
這個一定要對應不然安裝會報錯的！！
安裝torch

cu111/torch-1.9.0%2Bcu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

安裝torchaudio

torchaudio-0.9.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

安裝torchvision

cu111/torchvision-0.10.0%2Bcu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

這樣就下載好了pytorch環(huán)境

6.安裝pytorch

如果沒有安裝環(huán)境的話，需要重新安裝一個虛擬環(huán)境，在anaconda安裝一個虛擬環(huán)境

conda create -n pytorch(創(chuàng)建的環(huán)境名稱)

激活環(huán)境

conda activate pytorch

進入虛擬環(huán)境

本文已經創(chuàng)建直接用conda activate pytorch
安裝pytorch環(huán)境可以直接在環(huán)境中輸入官網的下載地址，不過速度很慢，建議直接用操作5進行pytorch下載

pip3 pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

進入下載的pytorch路徑，復制路徑：C:\cuda11.1\pytorch1.9.0

在pytorch環(huán)境中輸入：cd C:\cuda11.1\pytorch1.9.0

然后用pip install

pip install "torch-1.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl"

pip install torchaudio-0.9.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

pip install "torchvision-0.10.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl"

conda list

創(chuàng)建一個.py文件
然后選擇自己創(chuàng)建的環(huán)境
測試環(huán)境是否安裝完畢pytorch
測試pytorch是否安裝好

import torch print(torch.__version__) print('gpu:',torch.cuda.is_available()) import time import torch##################################################for i in range(1, 10):start = time.time()a = torch.FloatTensor(i * 100, 1000, 1000)a = a.cuda() # a = aa = torch.matmul(a, a)end = time.time() - startprint(end)

運行結果

C:\software\anacondas\envs\pytorch\python.exe C:/Users/qiang/Desktop/python編程開發(fā)全棧教程+AIoT人工智能物聯(lián)網/測試/main.py 1.9.0+cu111 gpu: True 2.2406187057495117 0.328183650970459 0.4589543342590332 0.6902165412902832 0.8932676315307617 0.9731338024139404

說明pytorch安裝完成

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch环境安装（配置：CUDA11.1+CUDNN11.1+torch.9.0+cu111+torchvision0.10.0+cu111+torchaudio==0.9.0）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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