pytorch（GPU）环境配置
笔记本windows10安装cuda11.4、安装cuDNN11.4、安装pytorch-gpu（1.11.0+cu113：2022.3最新版只适配到cuda11.3，所以安的也是这个）

文章目录

前言
安装步骤
- 一、anaconda安装
- 二、创建虚拟环境
- 三、cuda版本查看
- 四、cuda安装
- - 1. nvidia官网查询指定版本
  - 2. 选择合适的版本
  - 3. 安装
  - 4. 检验
- 五、cuDNN下载及安装
- - 1. 官网下载对应版本（登陆账户）
  - 2. 解压并安装
- 六、pytorch-gpu下载及安装
- - 1. 官网查询指令
  - 2. 检验
- 七、anaconda无用安装包清理
总结
参考文献

前言

最近想在笔记本上跑程序，调用一下笔记本上的显卡（gtx 1650），方便跑一些小规模代码。

安装步骤

一、anaconda安装

这部分已经安装好了，跳过。
如果是Linux服务器的话，建议去清华的官网手动下载一下anaconda的包，然后用bash安装一下

清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

二、创建虚拟环境

创建环境：

conda create --name pytg python=3.8

附一些常见conda指令，以下几行无需执行
删除环境（我不会告诉你第一遍我失败了）
conda remove -n pytg --all
开启环境
conda activate pytg
关闭环境
conda deactivate

三、cuda版本查看

在自己电脑上打开NVIDIA控制面板（我的在桌面菜单栏右下角就有nvidia图标，右键就能看到）
打开“帮助”
查看“系统信息”
选择子页“组间”
确定cuda版本

我的cuda版本是11.4，太新了，主要是之前显卡驱动自动更新的，我也没留意。不过没有选择退版本，继续安了。

四、cuda安装

1. nvidia官网查询指定版本

这部分需要自行去nvidia官网下载，下面cuDNN还有用，最好注册一下账户，登录即可
选择对应的cuda版本
有点大，所以我用的迅雷下的

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

2. 选择合适的版本

这里我选的是11.4.4，下载下来就是一个安装包

3. 安装

正常软件安装即可，中间有个环节我推荐走默认的，之后，一路安装到底

4. 检验

等安装完了，可以在cmd中测试一下

nvcc -V

V要大写，如果有如下显示，则安装成功

环境变量
关于环境变量，我安装完之后检查了一下，我的环境变量已经是配好的，但是网上有的攻略说需要自己配置一下，但是我的看我的已经配好了就没管。

五、cuDNN下载及安装

1. 官网下载对应版本（登陆账户）

这里可能会让你填一个问卷，大家结合使用缘由，真实填写即可
如果网速慢可能需要vpn

win好像就一个，直接下

2. 解压并安装

下载下来是一个压缩文件，解压一下，把这里面的这几个文件夹（如下图）全部粘贴到cuda的安装目录下，覆盖粘贴即可
默认cuda路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4

六、pytorch-gpu下载及安装

1. 官网查询指令

推荐官网上查询下载指令，选择对应的配置（如下图），在虚拟环境中执行即可。这里默认的是最新的，如果想安装老版本可以选择图里那个的链接，自己找一下
我的cuda是11.4，目前pytorch只支持到11.3，但是不影响（2022年3月）
我用的是pip，速度还行。conda速度太慢了，清华镜像也不能用了，难受
推荐大家一次性下载完，之后再安装

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

补充：pip镜像添加

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 检验

在python中测试一下。代码比较简单，所以直接用cmd里输入python，进入python编译器执行就行。

import torch
import torchvision
print (torch.cuda.is_available())

如果不报错，且返回true那就成功了

如果安装失败了也不用慌，删除anaconda虚拟镜像，重新创建一个即可

七、anaconda无用安装包清理

如果下载失败，会有很多半不拉拉的包，加上以前攒了也不少，都清理了吧

conda clean -a

https://blog.csdn.net/weixin_43667077/article/details/104518764

总结

看起来挺简单，实际上问题还挺多，尤其是conda下载速度慢卡了很久。
熟练了会好很多，我在服务器上又接着配了一套新环境，一遍过
如果你看到这里了，觉得有用就点个赞吧，比心，hhh

参考文献

https://blog.csdn.net/qq_42999949/article/details/122774246
https://blog.csdn.net/weixin_54546190/article/details/122097856
https://blog.csdn.net/thy0000/article/details/122878599
https://sleepingbug.blog.csdn.net/article/details/77370456

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