Pytorch xpu环境配置 Pytorch使用Intel集成显卡

原创 已于 2025-03-04 12:44:00 修改 · 3.1k 阅读 · 21 ·
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#pytorch #人工智能 #python

于 2025-03-03 17:28:38 首次发布

1、硬件集显要为Intel ARC并安装正确驱动

2、安装Intel oneAPI Base Toolkit （https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/developer/tools/oneapi/base-toolkit-download.html）安装后大约20G左右，注意安装路径

3、安装Visual Studio Build Tools （Microsoft C++ 生成工具 - Visual Studio）

安装时所有选项默认就行，安装如下组件就行

4、安装xpu版Pytorch 安装后大约6G左右

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/xpu 
# 使用--target=d:\python\lib修改安装路径

5、测试

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选择的是安装everying ，这个好像需要先安装visual studio，我安装的2022。不知道为啥，一直说缺乏依赖包。然后把win11的自动更新开开了，更新完重启发现可以了。emmmm，可以了发现显存不够。安装完之后，在程序里执行。
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所以也需要放弃在该电脑上的用VMware新建Ubuntu虚拟机，然后安装有cuda版本的Pytorch，只能使用CPU版本的Pytorch。也放弃了使用VMware虚拟机与主机GPU穿透，没意义，集成显卡不能使用GPU加速。显卡Intel® UHD Graphics 630是集成显卡，所以不能安装cuda和cudann，也不能使用GPU加速。打开任务管理器—>性能---->查看CPU,若判断不了，可以去网上查是集显还是独显。安装Pytorch是为了搭建maskrcnn环境。在创建的虚拟环境下安装命令。
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7、安装pytorch ，打开官网：https://pytorch.org/ ，因为我的电脑是集显，不能在GPU上面加速，所以只能安装cpu版本的pytorch。2、安装完Anaconda之后，第二步查看自己电脑的显卡类型，是集成显卡还是独立显卡，我的电脑是集成显卡，若你的是独立显卡，则看我写的独立显卡的教程。命令查看当前base下的虚拟环境，DL_CPU是我之前创建的环境，pytorch_cpu 是我刚刚创建的环境。，导入torch ，按回车，若返回的是箭头，没有报错，表明torch安装成功。
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将这个命令复制下来，然后激活pytorch1环境，activate pytorch1,在pytorch1环境中使用刚刚复制的命令安装pytorch。（Windows——x86_64——11——exe(local)）我的电脑是Windows11系统，这个请根据自己电脑系统进行选择。在 二、安装cuda——3.搭建虚拟环境中，搭建了一个名为pytorch1的虚拟环境，现在在这个虚拟环境中安装Pytorch.如果遇到替换默认同意即可。设置——查看高级系统设置——环境变量——系统变量中的Path。
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Inter集成显卡安装pytorch安装pytorch 计算机右键“管理”->“设备显示器”->“显示适配器”，查看显卡。 我的电脑只有Inter的集成显卡，没有独显。 刚开始接触，对GPU不懂，查了些资料，了解到一些内容。GPU可以认为是显卡的CPU，主要处理高度线程化的并行处理任务（大规模计算任务）。CUDA是面向Nvidia的GPU的，所以，如果要搭建CUDA环境必须要有nvidia显卡。集成显卡是显卡集成在主板上的。但是不管是集显还是独显都有GPU。 安装pytorch pytorch
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