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Anaconda搭建深度学习虚拟环境:cuda+cudnn+pytorch+torchvision(并验证)

2023-10-10 13:06

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搭建深度学习虚拟环境(Anaconda)

创建新的虚拟环境

以管理员的身份打开Anaconda Prompt窗口:
在这里插入图片描述
2.创建新的虚拟环境:

conda create -n 环境名称 python=x.x

在这里插入图片描述
3.激活刚刚创建好的虚拟环境:

conda activate 环境名称

在这里插入图片描述

安装CUDA(11.6)

右击鼠标打开NVIDIA控制面板,查看显卡支持的最高CUDA版本:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2.Anaconda 换清华镜像源,提高下载速度:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forgeconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/# 设置搜索时显示通道地址conda config --set show_channel_urls yes

我电脑的CUDA最高支持12.0,但注意在环境中安装比电脑CUDA版本低的,因为pytorch的版本更新比CUDA更新速度慢,例如目前pytorch官网发布的最高版本是11.7,还兼容不到12.0的版本,我在安装时选择了11.6版本。

conda install cudatoolkit=x.x

在这里插入图片描述

安装cudnn(8.4.0.27)

查看CUDA对应的cudnn版本信息,根据依赖选择相对应的cudnn:

conda search cudnn --info

在这里插入图片描述
2.执行安装cudnn的命令:

conda install cudnn=x.x.x.x

在这里插入图片描述

安装pytorch(1.13.1)

在线安装

进入 pytorch官网
在这里插入图片描述

选择对应的版本,并复制命令安装即可(但官网命令我使用的时候会很慢,建议使用下面的离线安装):

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

离线安装

进入 pytorch离线包下载网址,根据下面的规则选择对应的包:

torch版本+CUDA版本/包名-cp39-cp39-win_amd64.whl
cp39就是python3.9版本

我的下载如下:
在这里插入图片描述

先使用 [cd 目录名] 切换到离线包所在位置,输入安装命令:

pip install torch-1.13.1+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl

在这里插入图片描述

安装torchvision(0.14.1)

同pytorch的离线安装,先进入相同的离线包下载网址,根据下面的规则选择对应的包:

torchvision版本+CUDA版本/包名-cp39-cp39-win_amd64.whl
cp39就是python3.9版本

在这里插入图片描述

输入安装命令:

pip install torchvision-0.14.1+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl

验证安装是否成功

验证pytorch是否安装成功,依旧是在Anaconda Prompt的窗口,进入需要验证的虚拟环境,依次输入下列命令,import后不报错则表示安装成功啦:

pythonimport torch

在这里插入图片描述

验证CUDA是否安装成功,依次输入下列命令,输出为True则表示安装成功啦:

torch.cuda.is_available()torch.version.cuda

在这里插入图片描述

验证cudnn是否安装成功,依次输入下列命令,输出为True则表示安装成功啦:

torch.backends.cudnn.is_available()torch.backends.cudnn.version()

在这里插入图片描述

来源地址:https://blog.csdn.net/m0_46718221/article/details/129459924

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