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  • pytorch测试cuda
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    2020-02-07 21:05:12
    torch.cuda.is_available()
    
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  • 之前安装过了Anaconda和NVIDIA驱动,所以直接跳过这几步。打开NVIDIA控制面板,帮助–>系统信息–>组件,查看自己的CUDA版本号。或者进入cmd,输入nvidia-smi也可以查看。

    PyTorch&CUDA安装过程及测试

    1 准备工作

    1.1 Anaconda&NVDIA驱动

    之前安装过了Anaconda和NVIDIA驱动,所以直接跳过这几步。

    打开NVIDIA控制面板,帮助–>系统信息–>组件,查看自己的CUDA版本号。在这里插入图片描述

    或者进入cmd,输入

    nvidia-smi
    

    也可以查看

    在这里插入图片描述

    1.2 安装CUDA

    注意装CUDA前一定要有VS!!

    1. 基于我们主机的CUDA version,从官网下载CUDA Tookit 11.1

    https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.1-download-archive

    在这里插入图片描述

    1. 进行安装,路径默认

    在这里插入图片描述

    ​ 选择自定义安装

    image-20220428223150574

    不选Visual Studio Integration

    开发的时候vs里面没有cuda模块,原来需要先装vs再装cuda。。。只能重新安装一遍cuda了

    image-20220428223247351

    安装位置

    image-20220428223324706

    安装完成

    image-20220428224508955

    系统变量中会自动添加CUDA_PATH

    image-20220428224552176

    查看cuda版本

    nvcc --version
    

    image-20220428224639595

    查看环境变量

    set cuda
    

    image-20220428224808643

    2 创建PyTorch虚拟环境

    打开Anaconda Prompt

    image-20220428162959902

    创建环境,环境名设置为PyTorch

    conda create -n PyTorch python=3.8
    

    image-20220428163418208

    成功后,查看环境

    conda info --envs
    

    image-20220428163546872

    3 安装PyTorch

    3.1 conda换源

    一开始没有换源,速度奇慢

    Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件,可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

    生成.condarc文件

    conda config --set show_channel_urls yes
    

    image-20220428193449569

    之后可以在C:\Users\xxx中看到.condarc文件,记事本打开 .condarc 文件,重写其中的内容:

    image-20220428193431317

    运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引:

    conda clean -i
    

    image-20220428193624419

    3.2 conda安装PyTorch

    Anaconda进入PyTorch环境:

    conda activate PyTorch
    

    image-20220428164121099

    conda install

    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
    

    image-20220428164304280

    4 测试环境

    4.1 测试torch.cuda.is_available

    打开 Anaconda prompt 命令窗口,激活环境,输入python,进入python开发环境中。

    # 测试
    import torch
    torch.cuda.is_available()
    

    坑1:未安装cuda

    第一次因为没有安装cuda,所以False,需要步骤1.2中的CUDA安装过程:

    image-20220428200458636

    坑2:cuda和PyTorch版本不对

    安装了cuda还是不行,看一下是不是版本不对

    image-20220428231123649

    尝试替换torch版本,我的cuda版本是11.1

    image-20220428231638005

    image-20220428231607769

    image-20220428232629501

    重装之后终于成功~

    image-20220429001239266

    4.2 cublas库使用测试

    编写cublastest.cu程序,并编译,注意使用cublas库时,编译命令中要加上-lcublas

    nvcc -lcublas cublastest.cu -o cublastest
    

    image-20220505142357460
    运行编译生成的可执行文件

    ./cublastest
    

    image-20220505142556550

    参考

    Conda安装过程中InvalidArchiveError

    PyTorch 最新安装教程(2021-07-27)

    安装torch后,torch.cuda.is_available()结果为false的问题

    展开全文
  • 第一步安装anaconda Anaconda(官方网站)就是可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖... CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并

    Anaconda安装

    第一步安装anaconda
    Anaconda(官方网站)就是可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。
    安装教程参考:
    https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/112442577

    Cuda安装

    CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
    Cuda版本选择:

    1.打开NVUDUA控制面板
    在这里插入图片描述
    2.打开系统信息
    在这里插入图片描述
    3.在组件中查看对应的CUDA版本
    在这里插入图片描述
    4.安装Cuda的详细参考:https://blog.csdn.net/XieRuily/article/details/123670141

    利用Anaconda安装pytorch

    1.创建新环境 我命名为pytorch 可以根据自己的习惯命名
    在这里插入图片描述
    2.通过Navigator打开cmd
    在这里插入图片描述
    如果直接打开cmd则还需要输入
    activate 环境名(如:conda activate pytorch)

    3.根据自己的安装版本,在Pytorch官网寻找安装命令代码:
    (1)Pytorch官网:https://pytorch.org/
    在这里插入图片描述

    如图所示版本则是复制:
    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

    测试

    测试conda

    在cmd中输入conda -V
    在这里插入图片描述

    测试cuda

    在cmd中输入nvcc -V
    在这里插入图片描述

    测试cuda

    在cmd中按照以下输入:

    1. 激活pytorch环境:conda activate pytorch
    2. 进入python:python
    3. 测试pytorch:import torch
      在这里插入图片描述
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    Pytorch检查CUDA和cudnn版本

    命令行终端启动python

    检查CUDA

    >>> import torch
    >>> torch.cuda.is_available()   # 检查cuda是否可用
    >>> torch.version.cuda          # 查看cuda版本
    

    检查cudnn

    >>> torch.backends.cudnn.is_available()  # 检查cudnn是否可用
    >>> torch.backends.cudnn.version()       # 查看cudnn版本
    
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