技术标签: cuda python Deep_Learning 深度学习 anaconda
相关的安装包比如Anaconda、CUDA、CUDNN、Pytorch、TensorFlow等都可以在python环境配置相关链接找到相应版本下载。这里所有的库都是下载到本地后再安装的。
版本对应关系:
这个很简单,不会的自己看参考链接anaconda安装
另外可以在anaconda prompt添加国内源(这里是清华源),下载相关库速度更快。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
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 --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
# 搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
要先下载Visual studio,才可以安装CUDA,安装vs随便选几个就好。
进入CUDA官网下载CUDA,这里我下的是CUDA11.1.1版本的。
开始下载,共3.1G。需要花点时间,这边可以先去下载好cudnn。
cudnn下载
cuda可以看做是一个工作台,而cudnn是基于cuda的深度学习加速库,想要在cuda上深度学习加速必须安装cudnn。
进入cudnn官网,下载cudnn需要登录,没有账号的根据官网提示注册下,很快的。我是直接用qq登录的。登录进去后选择相应版本下载,共661MB
然后是建立一个临时文件,点ok就好,安装好会自动删掉。
我是习惯下载到本地进行安装的,也可以去pytorch官网根据命令然后在anaconda下载但容易中断出错。,而且速度也很慢,不建议。
pytorch
在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html找到与当前python对应的版本pytorch以及torchvision版本,下载到本地。
TensorFlow
在http://pypi.doubanio.com/simple/tensorflow下载TensorFlow gpu版
其他需要的库可以在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载好。
根据需要创建虚拟环境:conda create -n 虚拟环境名 python=python版本
,例如
conda create -n py38 python=3.8
激活环境:activate 虚拟环境名
,例如
activate py38
py38
,python版本也就是3.8。根据python版本下载好了相应的安装包到本地。可以去pytorch官网查看pytorch适不适配cuda。3.在anaconda prompt输入命令:pip install +文件路径\文件名
比如安装pytorch输入命令:
pip install D:\python\Win10-CUDA11\py38\torch-1.8.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
有的包安装是有先后顺序的,没按顺序会报错。比如要先装tensorflow再装keras
(1)测试
a.在终端输入nvcc -V
就可以看到cuda版本,输入nvidia-smi
可以看到显卡驱动版本、支持的最高cuda版本、显卡使用情况。
b.检查pytorch以及TensorFlow能否使用cuda和gpu可以用下面代码进行测试
import torch
import tensorflow as tf
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.zeros(1).cuda())
print(tf.test.is_built_with_cuda())
print(tf.test.is_gpu_available())
(2)安装过程中遇到了这个问题,解决办法参考https://blog.csdn.net/weixin_43760844/article/details/115706289
(3)最终环境
系统:window 10
显卡:RTX3060
CUDA版本:11.1.1
cuDNN版本:8.1.1 (适用于CUDA11.0、11.1、11.2)
python版本:3.8
pytorch版本:1.8.1
TensorFlow版本:2.4.1
Keras版本:2.4.3
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