win11(amd)+cuda+cudnn+pytorch安装过程

Anaconda环境配置

“此电脑”右键属性，然后选择“高级系统设置”里的“环境变量”。

选择“Path”，并点击“编辑”。

添加三个环境变量：

注意：路径是你自己定义的安装路径。

在anaconda prompt运行下列命令：

 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/conda config --set show_channel_urls yes

CUDA安装

查看电脑Nvidia版本

win+s输入nvidia，打开进入控制面板

根据自己显卡版本选择相应的CUDA版本。

更新驱动

如果驱动不是最新版可以更新一下，根据自己电脑配置选择相应信息。地址：https://www.nvidia.cn/download/index.aspx?lang=cn

下一步后需要等待一段时间。

这部关闭即可。
后面需要登录一下账户，没有的话可以注册。
再次查看Nvidia版本，发现我的版本从11.4升级到11.7了。

下载CUDA

CUDA官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
进入后选择“Download Now”，根据显卡版本选择相应的CUDA版本，注意不要选错系统和版本。

运行exe文件：

安装完成后，win+r，输入nvcc -V，有以下内容代表安装成功：

安装cuDNN

官网：
先进行登录，然后选择与CUDA匹配的版本。比如我的Nvidia是11.7，选择了for 11.x版本。

将Zip文件解压，将内部文件全部复制。

粘贴到如下位置。注意：如果你更改了安装位置，就粘贴到你的安装路径里。

环境变量配置

在“高级系统设置”的“环境变量”中“新建”。

根据自己安装的路径。

CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

验证

win+r，输入cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite，再输入 .\bandwidthTest.exe，得到如下结果，证明配置成功。

安装GPU版torch

在官网下载会非常慢，可以选择先将文件下载下来，再进行添加，pip/conda install 文件路径+文件名。清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=A

注意文件命名格式，下图有错误示范。

分别添加pytorch、torchvision、cudatoolkit三个包后，再在命令窗口运行conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch注意：11.7是我电脑安装的nvidia的版本号。
等待添加成功后，分别输入下列代码：

python
import torch
torch.cuda.is_available()

这样就安装成功了！

本文是安装时的记录贴，如果有哪里不对的地方请指出，谢谢！

win11(amd)+cuda+cudnn+pytorch安装过程相关推荐

anaconda+cuda+cudnn+pytorch安装踩坑大全
windows环境下anaconda+pycharm+cuda+cudnn+pytorch安装踩坑大全 anaconda安装 pycharm安装 cuda cudnn pytorch gym环境安装 ...
Ubuntu20.04下NVIDIA驱动+anaconda3+cuda+cudnn+pytorch安装
声明:此文章是在初步接触深度学习的时候,参考几位前辈的博客自己进行安装后整理的步骤,所参考博客链接如下: #https://blog.csdn.net/ashome123/article/detail ...
Cuda CuDnn Pytorch 安装 print(torch.cuda.is_available())输出报错。NVDIA 940MX
这个问题来源于我想用我电脑的古董显卡跑一个开源程序,结果测试的时候下面的代码输出False,我就无法用显卡跑. import torch print(torch.cuda.is_available() ...
【深度学习环境配置】Anaconda +Pycharm + CUDA +cuDNN + Pytorch + Opencv（资源已上传）
文章目录一.推荐系列 1.1.大神视频详细讲解 1.2.最全最简易的保姆教程 1.3.百度网盘资源二.环境配置 2.0.查看已安装软件的版本号 2.1.Anaconda安装 2.2.Pycharm ...
Windows环境配置Anaconda+cuda+cuDNN+pytorch+jupyter notebook
Windows环境配置Anaconda+cuda+cuDNN+pytorch+jupyter notebook Anaconda 1.官网下载安装包 https://repo.anaconda.com ...
在conda虚拟环境中配置cuda+cudnn+pytorch深度学习环境（新手必看！简单可行！）
本人最近接触深度学习,想在服务器上配置深度学习的环境,看了很多资料后总结出来了对于新手比较友好的配置流程,创建了一个关于深度学习环境配置的专栏,包括从anaconda到cuda到pytorch的一系列 ...
cuda cudnn tensorflow对应_Ubuntu18.04下安装Tensorflow+cuda+cudnn+pytorch
大体思路按照下面的链接完成 Ubuntu18.04安装TensorFlow-gpu2.0_dl_None-CSDN博客_ubuntu安装tensorflow2.0blog.csdn.net 记录几点 ...
win11动手学深度学习安装过程（GPU版）（ CUDA Anaconda Mxnet )
win11,动手学深度学习安装过程(GPU版)( CUDA / Anaconda / Mxnet )(备忘) 一.检查及安装CUDA 首先检查显卡支持的cuda: 直接搜索NVIDIA,选择NVIDI ...
cuda pytorch 环境变量_Windows10+CUDA 10.1.0+pytorch安装过程
写这篇文章的主要目的是记录和分享一下自己成功安装的过程,如果有小伙伴正在被这个问题困扰的话,也可以看看是否能从这里找到解决的办法. 话不多说,先梳理一下我的大概流程安装CUDA 安装cuDNN 安装p ...

win11(amd)+cuda+cudnn+pytorch安装过程

win11(amd)+cuda+cudnn+pytorch安装过程

Anaconda环境配置

CUDA安装

查看电脑Nvidia版本

更新驱动

下载CUDA

安装cuDNN

环境变量配置

验证

安装GPU版torch

win11(amd)+cuda+cudnn+pytorch安装过程相关推荐

最新文章

热门文章