win7下配置pytorch

本文详细介绍了如何在VS2015环境中安装配置CUDA及cuDNN,并在此基础上安装PyTorch-GPU版本,包括各组件的下载链接、安装步骤及验证方法。

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1、VS2015

软件正常方式安装,不多赘述。

2、CUDA以及cuDNN

CUDA 的下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

如果需要下载 CUDA 的历史版本,请移步:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 

cuDNN的下载地址:https://developer.nvidia.com/cudnn

下载之前需要注册,然后问一系列问题,请耐心弄完。然后就可以下载了。

注:若使用其他版本的CUDA需要下载对应的cuDNN

对应版本查看网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

2.1安装CUDA8.0(PS:安装CUDA之前需要确定安装了显卡驱动程序)

安装CUDA时,一般双击安装文件,即可一直next完成安装。

2.2 cuDNN安装

cuDNN解压后得到三个文件夹: 

分别将这三个文件夹下的内容替换CUDA安装目录下对应文件夹下的内容,如我的是“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1”。

通过以上即可完成CUDA以及cuDNN的安装。

3 安装pytorch-gpu

在anaconda中新建pytorch虚拟环境,然后单击左键弹出一个菜单,选择第一个open teminal,进入窗口命令程序。

输入命令:pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

安装 torchvision

输入命令:pip install torchvision

4 测试是否安装成功

在pytorch虚拟环境,然后单击左键弹出一个菜单,选择第一个open teminal,进入窗口命令程序。

进入Python环境,输入命令:import torch

如果没有报错,则说明安装成功

### Windows 7 上安装和配置 PyTorch #### 环境准备 由于较新的深度学习库通常依赖于特定的操作系统特性和支持,Windows 7 可能无法满足某些需求。然而,在尝试之前可以先确认 Python 和其他必要组件的兼容性。 对于 Python 版本的要求,建议尽可能使用较高版本来获得更好的性能以及更多的功能支持。但是需要注意的是,部分高版本可能并不完全适配 Windows 7 这样的旧版操作系统[^3]。因此,推荐检查官方文档获取确切的支持列表,并考虑选择一个既被 PyTorch 支持又能在 Windows 7 中正常工作的 Python 版本。 关于 GPU 加速方面,如果计划利用 Nvidia 显卡加速训练过程,则还需要确保显卡驱动程序是最新的,并且安装了适当版本的 CUDA 工具包。不过考虑到 Windows 7 对现代硬件和技术的支持有限,这一步骤可能会遇到困难。实际上,NVIDIA 已经停止了对 Windows 7 的新驱动更新,这意味着即使有合适的 CUDA 版本可用,也可能因为缺乏最新的图形驱动而难以实现有效的 GPU 计算能力。 鉴于上述情况,更实际的做法可能是专注于 CPU-only 的 PyTorch 安装方式: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 这段命令会下载仅限 CPU 使用的 PyTorch 软件包及其附属工具集,适用于那些不需要GPU加速的情况下的机器学习项目开发与测试工作。 #### 测试安装 完成以上操作之后,可以通过简单的 Python 脚本来验证 PyTorch 是否正确安装: ```python import torch print(torch.__version__) tensor = torch.rand(5, 3) print(tensor) ``` 此脚本将打印出当前使用的 PyTorch 版本号及创建的一个随机张量作为示例输出。
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