Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习

一、安装cuda 11.3
- 1.1 download cuda 11.3
- 1.2 双击解压
- 1.3 测完安装是否成功
二、安装Anaconda
- 2.1 下载安装
- 2.2 查看python版本
三、安装Pytorch
- 3.1 安装
- 3.2 安装jupyter d2l包
- 3.3 启动jupyter
- 运行环境

一、安装cuda 11.3

dxdiag

有独立显卡，支持安装。

1.1 download cuda 11.3

1.2 双击解压

参考：《动手学深度学习v2》

Installed:- Nsight Monitor
Not Installed:- Nsight for Visual Studio 2019Reason: VS2019 was not found- Nsight for Visual Studio 2017Reason: VS2017 was not found- Integrated Graphics Frame Debugger and ProfilerReason: see https://developer.nvidia.com/nsight-vstools- Integrated CUDA ProfilersReason: see https://developer.nvidia.com/nsight-vstools

1.3 测完安装是否成功

nvidia-smi

二、安装Anaconda

2.1 下载安装

官网：https://www.anaconda.com/

2.2 查看python版本

python --version

三、安装Pytorch

去pytorch.org下载它的GPU版本：https://pytorch.org/

3.1 安装

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

安装完成后测试一下，cuda 安装是否成功

3.2 安装jupyter d2l包

pip isntall jupyter d2l

3.3 启动jupyter

jupyter notebook

在使用前，请关闭本机的独显，使用核显！！！！！
在使用前，请关闭本机的独显，使用核显！！！！！
在使用前，请关闭本机的独显，使用核显！！！！！

不然会报内存不足等错误！

运行环境

电脑：拯救者Y9000P
显卡： RTX3060

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3.3 启动jupyter

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