深度学习平台配置 Pytorch+RTX 44090D + Pycharm

本文介绍如何配置高性能深度学习环境,包括安装CUDA、cuDNN及Pytorch,利用RTX3090 GPU的强大算力提升训练效率。

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用4090D跑深度学习和本地部署大模型

装CUDA

CUDA是什么?

CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

命令提示符中输入 nvcc -V,测试是否有CUDA
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查看本机的CUDA驱动适配版本

桌面右键打开英伟达控制面板,点击帮助->系统信息->组件
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可以看到本机支持的是CUDA 12.7 版本,表示12.7 及以下的版本的cuda都可以。

NVIDIA官网下载

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local

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下载完直接一路默认安装,再次输入nvcc -V 检查已经安装成功
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安装anaconda

直接下载安装

打开navigator,create新建一个环境,我这里命名为pytorch,
选择uninstalled,即未安装的包。搜索pytorch包,点击安装
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点击绿色三角符号,选择open terminal, 在anaconda prompt 中查看已安装情况
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测试cuda可用

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安装pycharm

选择添加,关联解释器 conda\pytorch\python.exe
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在pycharm环境中运行torch程序,我用的是莫烦python-pytorch例程。import torch语句没有报错,大功告成。
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测试RTX3090 GPU有没有跑起来

3090小试牛刀,mnist手写集训练,参考莫烦502_GPU代码,GPU利用率才5%,果然强大
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cuDNN

什么是CUDNN ?

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是简单调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。

CUDA与CUDNN的关系

CUDA看作是一个工作台,上面配有很多工具,如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具,比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候,并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络,就要安装cuDNN,就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作,工作速度相较CPU快很多。

暂时还用不上cuDNN,等用上了再更新。

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在PyTorch配置GPU环境。根据用户提供的引用内容,我需要整理出一个清晰的步骤指南。首先,用户提到的引用[1]中提到了配置的基本流程,包括检查NVIDIA显卡、安装Anaconda、安装PyTorch配置PyCharm。引用[2]则涉及到验证CUDA是否可用以及如何检测GPU设备。引用[3]提到了PyCharm和Jupyter的使用对比,可能对用户的环境选择有帮助。 首先,我需要确定用户的系统是否有NVIDIA显卡。这可以通过设备管理器或者运行nvidia-smi命令来检查。然后,安装Anaconda来管理Python环境和依赖包。接下来,确定CUDA版本,这一步可能需要用户查看自己显卡支持的CUDA版本,比如通过NVIDIA控制面板或nvidia-smi的输出。安装PyTorch时,必须选择与CUDA版本兼容的版本,可以通过官网的命令行安装。 验证安装是否成功是关键步骤,需要检查torch.cuda.is_available()返回是否为True。同时,用户可能需要代码示例来测试GPU是否被正确使用,比如引用[2]中的try_gpu函数。此外,配置PyCharm时,需要确保解释器路径正确,引用了Anaconda环境中的Python。 用户可能遇到的问题包括CUDA版本与PyTorch不兼容,或者驱动未正确安装。这时候需要提醒用户检查驱动版本,并参考官方文档。另外,多GPU的情况可能需要额外的配置,但基本教程可能只需要覆盖单GPU的使用。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如安装失败处理、多GPU使用、CPU与GPU代码差异以及性能优化等。这些问题可以帮助用户进一步深入学习和解决问题。</think>### PyTorch深度学习GPU配置教程 #### 一、检查硬件与驱动 1. **确认NVIDIA显卡存在** 打开任务管理器 > 性能 > GPU,查看是否有NVIDIA显卡型号(如RTX 3060)[^1]。 命令行输入 `nvidia-smi` 查看显卡信息与驱动版本。 **输出示例**: ``` CUDA Version: 12.1 Driver Version: 528.49 ``` 2. **更新显卡驱动** 访问[NVIDIA官网](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx)下载最新驱动。 --- #### 二、安装Anaconda 1. 下载[Anaconda](https://www.anaconda.com/products/distribution)并安装 **注意**:安装时勾选“Add Anaconda to PATH”以配置环境变量[^1]。 --- #### 三、配置PyTorch环境 1. **创建独立环境** ```bash conda create -n pytorch_gpu python=3.9 conda activate pytorch_gpu ``` 2. **安装PyTorch GPU版本** 访问[PyTorch官网](https://pytorch.org/),根据CUDA版本选择安装命令: - **CUDA 12.1**: ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` - **CUDA 11.8**: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` --- #### 四、验证GPU可用性 1. **Python终端测试** ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True[^2] ``` 2. **检测GPU设备** ```python def try_gpu(i=0): if torch.cuda.device_count() >= i+1: return torch.device(f'cuda:{i}') return torch.device('cpu') print(try_gpu()) # 输出示例:device(type='cuda', index=0)[^2] ``` --- #### 五、配置PyCharm 1. 新建项目时选择Conda环境 **路径示例**:`C:\Users\用户名\anaconda3\envs\pytorch_gpu\python.exe`[^3] 2. 测试代码: ```python x = torch.tensor([1.0]).cuda() print(x.device) # 应输出cuda:0 ``` --- #### 常见问题解决 | 问题现象 | 解决方案 | |-------------------------|-----------------------------------| | `torch.cuda.is_available()`返回False | 1. 检查CUDAPyTorch版本是否匹配<br>2. 重新安装NVIDIA驱动 | | 显存不足错误 | 减小批量大小(batch_size)或使用更小模型 | ---
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