30系列显卡安装深度学习pytorch坏境
Anaconda+vscode
一、Anaconda的安装
清华的镜像里下载anaconda 这里下载2019.10月的,因为旧版本有vscode新版本没有
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
二、配置安装CUDA CuDNN
打卡nvidia控制面板,先查看自己显卡适配的版本 我是11.2也可以用11.1和11.3的
建议下载11.3及以上的
下载cuDNN cuDNN Archive | NVIDIA Developer 这里我下载了11.x
我们去 英伟达官网 下载对应的CUDA版本,注意30系列的显卡仅支持cuda11
下载好了,直接下一步,不用改变路径
一直下一步即可(不用更改安装路径)
安装完后在C盘这个位置可以找到根目录。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3
然后大家把Cudnn的内容进行解压到这个文件夹里,并覆盖原有文件。
完成之后地样子
添加系统变量
三、安装Pytorch
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html在这里找到对应的pytorch和torchversion
找到cuda11.3对应版本地pytorch cu113 torchvision 113
下载之后
先创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=x.x
激活虚拟环境
下次想使用该虚拟环境时,使用conda activate 你的环境名 进行激活
通过命令行cd到你下载文件cu113的文件夹下,pip install 安装pytorch软件包
pip install torch-1.10.1+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.11.2+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl
安装完毕之后,下载vscode
四、vscode安装
可以从网上下,2019.10版本的anaconda3可以直接下载vscode,先选你地虚拟环境,然后再install vscode
下载好启动vscode,新建文件
安装python扩展包
输入import torch.nn 没有报错,并且我们自己的虚拟环境pytorch也有了左下角
完成
安装各种py包的话可以使用国内的源
pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
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