(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)

  • 环境:
  • windows10 nvidia 165ti

1. 安装anaconda3,自行安装

https://www.anaconda.com/download/
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(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_神经网络_02
安装完成后,配置环境变量
控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹,
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_神经网络_03
安装完成后,打开windows+r,输入cmd打开命令行,输入conda --version,产看是否安装完成
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_机器学习_04
2.安装虚拟环境
conda 的虚拟环境让你可以同时在电脑上配置tensorflow pytorch等独立的环境
命令行输入:

conda -n pytorch_gpu python=3.7

创建pytorch_gpu的虚拟环境

使用

conda env list

查看现有的环境
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_虚拟环境_05
其中base 是默认的环境
激活pytorch_gpu环境:

activate pytorch_gpu

(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_神经网络_06
3.下载pytorch
打开pytorch官网
查看对应版本的指令:
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指令为:

conda install pytorch torchvision -c pytorch

为了提高下载速度,添加清华大学的镜像

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/

命令行输入以上指令,即conda install pytorch torchvision
记得去掉上面的 -c pytorch,不然还是以默认源下载

下载完成后,打开python,输入:

import torch
print(torch.cuda.is_available())

(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_机器学习_08
即完成了安装,如果输出False,先不要慌,接着看下面

4.安装CUDA
打开网址
选择对应版本进行安装,以上安装pytorch选择的是CUDA10.2,所以选择10.2版本的CUDA离线EXE安装包:
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_pytorch_09
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_机器学习_10
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_命令行_11

我这里直接附上CUDA10.2的安装包链接,可以直接使用下载链接迅雷下载
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_命令行_12

下载完成,双击安装,不必更改安装地址,默认安装在C盘,改了还是给你安在C盘

全选默认选项就可,一直下一步,直到安装完成
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_机器学习_13
输入nvcc --version查看CUDA版本:
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_pytorch_14
5.安装cuDNN
在这下载
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_命令行_15

需要注册的话,直接拷贝下载链接到迅雷下载,可以跳过注册,nvidia注册很麻烦
下载之后,解压,是一个name为cuda的文件夹:
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_命令行_16
然后将其中的文件拷贝到CUDA的安装路径中:(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_虚拟环境_17
CUDA的路径在这:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
(教程)2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置(附CUDA/cuDNN配置)_命令行_18
即完成了,pytorch-gpu,CUDA/cuDNN的搭建