整理gpu加速的深度学习框架pytorch的安装过程。

0,资源整理

1,百度网盘完整版资源(包括:visual strudio+显卡驱动+cuda+cudnn+pytorch==0.4.1的.whl安装包,我安装的就是这一套,现将这些资源整理出来)

链接:https://pan.baidu.com/s/1Wuyhm6r8sh9-KloeMq4dDA

提取码:akj7

2,各资源来源:

visual studio(2017社区版就可以,2015/2013没有试过)

pytorch安装包(注意对应的cuda版本和对应的操作系统)

显卡驱动下载

CUDA(这个要与pytorch安装包相配)

CUDNN(这个要与CUDA相配)

3,参考博客:

参考1:解决pytorch官网下载慢ubuntu16.04+anaconda3(python3.6)+pytorch0.4.1+cuda9.0+cudnn7.1安装指南(关键要知道0.4.1对应的cuda和cudnn版本)

参考2:【PyTorch】windows10 + CUDA 9.1 + cuDNN v7.0.5 + PyTorch 0.4.1(关键要知道0.4.1对应的cuda和cudnn版本)

参考3:新电脑重新安装win10+python3.6+anaconda+tensorflow1.12(gpu版)(关键要学习cuda、cudnn的安装及环境变量的配置)

参考4:Windows下安装PyTorch0.4.0(几个在线pip下载.whl安装命令,但是不用VPN基本都卡死了)

4,可以直接用百度网盘的压缩包,所有安装包都是齐全的;也可以自己从各个网站自己下载

1,安装最新版的显卡驱动

1,将所有带NVIDIA的驱动全删了



2,使用与自己显卡匹配的驱动安装包,安装最新版的驱动

2,安装visual studio

使用community版本就可以,我这里用的2017社区版成功了,安装过程中不要改路径,不要改配置,全部默认配置安装下来就行。安装过程要联网。

3,安装cuda

选择自己需要的版本->选择自己的操作系统->选择exe(local)安装->将Base Installer和所有Patch都下载下来->按顺序全部安装一遍,安装过程不要改路径,全部选择精简安装(其实也就是默认安装)

如果从百度网盘下载的,直接按顺序安装一遍就行了



4,安装cudnn,配置环境变量

1,选择对应cuda版本同时满足自己所需要版本的cudnn,下载下来,解压缩(第一次下载要加入一个什么计划,申请个账号就行了)



2,将解压缩后的三个文件夹复制到安装CUDA9.0的路径覆盖原有的文件。本机的安装路径为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0,直接复制粘贴过来就行。



3,配置环境变量。桌面时右键“此电脑”,选择“属性”打开系统窗口,然后选择并打开“高级系统设置”进入系统属性窗口,打开环境变量,然后将

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin,

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include,

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64,

这三个路径填到系统变量的Path中,这样环境变量就配置好了。

5,安装pytorch

1,下载安装包。因为我是使用pip安装,并且cuda为9.0,因此点击对应链接



根据对应python版本和操作系统下载安装包,比如我要下载torch0.4.1,环境为python3.6,windows64位,就下载torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl。下载速度快的时候很快,慢的时候很慢,也不知道为啥。



2,pip离线安装

cmd输入命令:pip install ...(安装包保存路径)\torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

6,安装torchvision

直接pip在线安装,可以配置一下镜像加速。pytorch0.4.1对应torchvision0.2.1

pip install torchvision==0.2.1

7,验证

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