WIN10环境下深度学习中使用torch时无法启用GPU的一些坑
使用DeepCTR-zorch来进行深度学习时,
torch.cuda.is_available()
返回值总是false而导致无法使用GPU来进行计算。这对笔者这拥有号称卡皇1080Ti的人来说,简直太不爽了。于是网上找了找资料,发现都介绍的不全面,所以在看本文的时候,当你尝试了网上所说的驱动版本问题,CUDA版本问题,环境变量设置问题以及各种莫名其妙的版本问题后再来看本文,本文假定您基本已安装了其他所有该依赖的相关文件。
先说本文所使用的的环境
Python 3.9
CUDA V11.3
下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN
下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
下载完后注意依据文档,直接将解压后的三个目录,直接拷贝覆盖到CUDA安装路径下的同名目录即可。
===========================分割线===========================
Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64
下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/
Miniconda3-py39_4.9.2-Windows-x86_64
下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
最后,使用conda安装tensorflow的GPU版本,注意不要使用PIP,可能引起版本冲突。
conda install tensorflow-gpu
OK,现在返回值是True了,再次跑一次程序,终于,GPU工作了
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