Windows下显卡支持的cuda及配套GPU版本pytorch下载全流程(2022.03.27)
Windows下显卡支持的cuda及配套GPU版本pytorch下载全流程(2022.03.27)
一、更新电脑显卡驱动(以mx150为例)
1、打开英伟达驱动下载官网:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
2、直接下载自动更新程序,安装流程很简单。
3、打开下好的驱动更新软件,选择自动更新驱动,
4.打开NVIDIA控制面板——系统信息——组件——可以看到我mx150现在支持的是11.6.127版本CUDA。
二、官网下载相应版本CUDA
1、打开网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
2、由于我之前没有更新驱动,我下载的是CUDA Toolkit 10.1 update2,选择local,可以用迅雷接管下载,速度比较快。
3、打开安装程序,可以选择默认路径安装在c盘,选择自定义安装,如果电脑没有安装VS 的话需要取消vs前的勾,还有把每个小加号点开,如果新版本的版本号比你当前版本的版本号还要低的选项也要取消,之后点击继续。
4.下面就可以验证cuda是否安装成功:
在运行里面输入“cmd” 然后用命令“nvcc -V”进行测试
即如下的代码,此处需要注意的是:中间是有空格的,之后按回车键。
nvcc -V
运行结果如下,可以看到安装成功v10.1.243.
三、安装对应版本torch
1、如果已经下过torch可以先验证一下行不行
运行以下代码,如果返回true证明当前torch版本与cuda是对应的且可以调用。若返回false,则进行下一步。
import torch
print(torch.cuda.is_available())
2.可以运行一下代码,如果返回值里面带有cpu则说明是cpu版本的torch,需要重新下载。
import torch
print(torch.__version__)
3.下载torch及torchvision,我试过用pip命令下载,但是用的清华镜像源不太好使,于是我直接去官网找的包,再进行导入,进入包的链接:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
4、进入之后找到我们下载的cuda对应版本的torch和torchvision。
文件名对应的含义
cu101:支持cuda版本10.1
torch-1.3.0:torch的版本
cp37:python的版本3.7
win:操作系统
直接对应着文件的含义下载好需要的包。
5、导入下载好的包
直接在cmd运行pip install命令后添加whl包的全路径名就能本地安装成功了
pip install D:\你下载的包存放路径\torch-1.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
我在执行命令的时候它自动给我卸载了之前的torch和torchvision,可以在cmd中运行pip list
查看torch和torchvision是否都成功安装了下载的版本。
四、验证
1、再次运行命令,可以看到能返回true了。
import torch
print(torch.cuda.is_available())
2.我们可以试着跑一段小程序看看效果
import torch
import time
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print('hello, world.')a = torch.randn(10000, 1000)
b = torch.randn(1000, 2000)t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t1 = time.time()
print(a.device, t1 - t0, c.norm(2))device = torch.device('cuda')
a = a.to(device)
b = b.to(device)t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))
可以看到在用cpu执行需要花费0.26秒,而GPU运行只需要0.0009秒(print两次是因为第一次在cuda执行时需要完成一些环境的初始化,这一次的描述是不准确的,再次运行就能比较准确的反应在cuda下的运行时间)
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