win10+python3.6+cuda9+pytorch1.1.0安装

为了使torch利用GPU加速,需要安装与nvidia驱动版本兼容的cudatoolkit,如cudatoolkit9.0。在安装cudatoolkit后,选择合适的Python版本(如3.6.7)和torch的whl文件通过pip安装,避免conda安装时的问题。安装torch和torchvision后,验证安装成功,确保Python环境可以调用CUDA。
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    为了让torch可以使用显卡GPU加速,需要安装对应版本的cudatoolkit和pytorch。这里我的nvidia显卡驱动是9.1版本,只能安装cudatoolkit9。

    一般支持gpu加速的显卡大部分都是英伟达nvidia系列,都自带了nvidia驱动,所以不需要安装nvidia 驱动,我们只需要看一下驱动版本:桌面右键->nvidia控制面板->左下角系统信息->

    这里显示的是9.1,所以只能安装cudatoolkit9.0及以下版本。 

    到cudatoolkit下载页面选择合适自己系统的开发工具。

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

     

    这里不管是下载network,还是local版本,最后都可以安装成功。

    正式安装cudatoolkit

    在选项这一步,有一些组件是没必要安装的,比如visual studio integration。 

    安装成功的截图:

    安装成功之后,可以在控制台查看nvcc 版本信息:    

    至此,安装已经成功了一半。表明cuda是可以被调起的,只是要让python库来调用,还需要继续安装。

    这里选择的python版本是3.6.7,因为cuda9对应的pytorch大部分都支持python3.6。

    剩下安装pytorch,torchvision等库,我是下载的whl文件,然后进行pip install的方式安装的,最早通过conda来安装,一个是anaconda会安装很多无关的库,再一个就是正式安装的时候一直在solving environment \|。无法继续安装。

    我下载的torch,torchvision的whl文件地址:

    https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    https://download.pytorch.org/whl/cu90/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

    

    安装的时候直接pip install torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl,最后还会安装torch依赖的numpy six等库。

    pip list查看安装的库:

     python交互式命令行下验证: 

    在最后torch版本的安装中,不需要关心cudatoolkit的安装,前面已经安装成功了。只需要单独安装torch,torchvision即可。 

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