在anaconda中安装cuda-pytorch

每次新电脑装环境,自己就得去网上找教程,虽然不也不难,难免年龄大了记不住,也怕自己漏掉什么环节。索性自己记录一下写一个教程,现在只记录cuda版本pytorch。未来装cpu版本的时候再更新。

1.确定显卡型号

有多种方案,随便列几个。(我的是NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER)

方案一:进入任务管理器

方案二:进入NVIDIA设置

2.确定算力

CUDA - Wikipedia

进入cuda官网,往下滑,找到自己显卡对应算力(我的是8.9)

在这基础上往上滑会看到算力对应能装的cuda版本(我的是11.8,12.0-12.6,12.8,12.9,13.0)

3.确定自己的cuda版本

除了根据算力,我们得到的版本范围之外,还要根据驱动和自己需求进一步筛选(我的驱动版本是575.88,最高允许安装的cuda版本是12.9)

win+r-->输入cmd进入终端-->nvidia-smi

这里我选择12.6,我常用python是3.9(这里要去确认一下cuda和pytorch版本有关联,pytorch又和python有关联)

pytorch/RELEASE.md at main · pytorch/pytorch · GitHub

4.安装cuda

cuda下载链接

右键以管理员身份运行

指定一个临时地址,用于解压安装包之类的东西

一直下一步,直到该页面,选择自定义

继续下一步,直到下个页面,指定地址(需要与刚刚临时地址不一致)

一直下一步如果出现下面的页面,表示没有VisualStudio,可以先去安装这个东西,也可以跟我一样,回退到上一个界面,取消这个选项

取消后,继续下一步就好了

5.检查环境变量,没有就自己配

6. 安装pytorch

安装地址

首页是最新版本,不想安装最新版本可以选择往期版本

方法一:采用命令行,在线下载(科学上网更快,如果没有就换方法2)

选择合适自己的版本(我的cuda是12.6,我想安装pytorch2.6.0版本)

复制这条命令

打开anaconda中自己虚拟环境

方法二:自己下载好安装包,然后去环境安装

pytorch:pytorch安装地址

torchvision安装地址

torchaudio安装地址

三个下载好了如下图

进入anaconda环境输入下面命令

pip install "D:\CUDA\torch-2.6.0+cu126-cp39-cp39-win_amd64.whl"
pip install "D:\CUDA\torchaudio-2.6.0+cu126-cp39-cp39-win_amd64.whl"
pip insatll "D:\CUDA\torchvision-0.21.0+cu126-cp39-cp39-win_amd64.whl"

如下图所示

7. 验证

先在环境中运行python

然后运行下面的代码

print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用
print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量
print(torch.version.cuda) # 查看CUDA的版本号

如下:

### 安装和配置PyTorch #### 创建新的Conda环境 为了确保不同项目之间的依赖项不会冲突,在Anaconda中创建一个新的虚拟环境是一个良好的实践。通过`conda create`命令可以轻松完成此操作。 ```bash conda create --name pytorch_env python=3.9 ``` 激活新创建的环境: ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 查看CUDA版本并安装相应版本的PyTorch安装特定版本的PyTorch之前,了解计算机上已安装CUDA驱动程序及其对应的CUDA工具包版本非常重要。这可以通过运行nvidia-smi命令来实现[^3]。 一旦确认了系统的CUDA版本,则可以根据该信息选择合适的PyTorch二进制文件进行安装。对于支持GPU加速的情况,推荐使用官方提供的预编译包来进行快速部署。 假设系统具有兼容的NVIDIA GPU以及相应的CUDA驱动,那么可以直接利用`conda install`或`pip install`方式获取最新稳定版的PyTorch库。这里给出基于CUDA 11.7的例子: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch ``` 如果不需要GPU支持或者机器不具备NVIDIA显卡的话, 可以省略`cudatoolkit`参数从而仅安装CPU版本. 验证安装成功与否的一种简单方法就是尝试导入模块并在Python解释器内部执行一些基本测试代码片段。 ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('No CUDA support detected.') ``` 上述过程涵盖了从创建独立的工作空间到引入必要的软件栈的所有必要步骤,使得开发者能够在受控条件下开发深度学习应用程序而不必担心与其他全局设置发生潜在冲突。
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