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  • RTX3090+CUDA11.1 使用Pytorch1.7.1的CUDA问题
    千次阅读
    2021-03-01 19:29:16

    解决日期:2021年3月1号

    出现报错信息:

    no kernel image is available for execution on the device
    GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

    解决方案,CUDA和目前的Pytorch不能正常兼容,解决方法和很简单,下载

    nightly Pytorch 1.8.1,然后执行版本替换即可。

    参阅,不得不说G比B的找错效率要高的多。

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    2021-01-06 21:00:01
    简介 由于PyTorch在中国大陆的...CUDA内核显卡 NVIDIA Quadro P4000 1、进入Pytorch官网https://pytorch.org/ 看到该部分类容后,根据自己的电脑配置,选择相应的选项。 Package 建议使用pip,这样才会提供Run this Co
  • windows使用GPU2060配置cuda11.1pytorch

    千次阅读 2021-12-16 10:26:35
    详细介绍Windows系统2060配置cuda11.1pytorch的过程,亲测有效

    提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


    前言

    windows使用GPU2060配置cuda11.1和pytorch:


    一、安装anaconda

    anaconda是管理Python包的一个工具,可以创建虚拟环境。anaconda安装时会安装Python,在创建虚拟环境的时候也可以设置Python版本并下载。
    anaconda安装比较简单:
    1.到官网下载指定版本(anaconda版本与cuda版本以及pytorch版本无太大关系,选择较新的即可)
    anaconda官网:https://www.anaconda.com/download/
    64对应x86_64,32位对应x86.
    2.根据提示安装,注意提示是否添加环境变量时,最好添加
    在这里插入图片描述安装完anaconda之后可以创建虚拟环境
    格式如下:

    conda create -n env_name python =3.7
    

    其中env_name为虚拟环境名称,后边Python版本可以自行指定。
    创建之后激活便可以使用

    conda activate env_name
    

    或者关闭

    conda deactivate
    

    删除

    conda remove -n env_name --all
    

    之后可以配置cuda

    二、安装cuda11.1

    1.确定自己电脑显卡对应的cuda版本

    方法一:查看NVIDIA控制面板,点击系统信息,查看组件
    在这里插入图片描述可以看到其中第三行为CUDA 11.1.114 driver,因此可以选择CUDA版本为11.1

    方法二:win+r,cmd进入命令行,输入nvidia-smi查看显卡信息
    在这里插入图片描述

    可以看到版本为11.1

    2.下载cuda

    确定cuda版本之后,可以到官网下载https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-toolkit。
    之后进行安装,除了在安装选项选择自定义之外,其余按照默认即可。
    在这里插入图片描述
    安装后重启在windows命令行窗口输入

    nvcc -V
    

    若出现响应版本 信息即安装成功。
    或者打开安装目录,默认路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin\,找到nvcc也说明安装成功。
    安装成功cuda之后还要安cudnn,也是到官网https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive下载指定版本(需注册填写问卷)
    在这里插入图片描述我这里选择的是第三个。
    下载过程中可能会遇到,注册过程可能会遇到问卷不弹出的问题,建议使用外网VPN。
    之后回到刚才那个CUDA的安装目录
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1
    把cuDNN压缩包解压缩,分别把bin、include、lib\x64三个文件夹中的.dll、.h和.lib文件复制到CUDA目录下对应文件夹里。
    不是把三个文件夹复制过去覆盖掉,是里面的文件!!!
    不是把三个文件夹复制过去覆盖掉,是里面的文件!!!
    不是把三个文件夹复制过去覆盖掉,是里面的文件!!!
    在这里插入图片描述之后在环境变量path中添加C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64.

    三、安装对应的pytorch

    pytorch安装遇到的最大问题可能是安装成cpu版本,这样便没法使用GPU加速。
    在pytorch官网选择对应的版本会出现相应的指令,但往往会出现超时的情况。
    这里参考https://blog.csdn.net/qq_45720608/article/details/120938622
    首先激活之前建立的虚拟环境
    然后使用如下命令

    pip --default-timeout=1000 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    

    可以下载成功。
    之后进入Python虚拟环境,输入

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

    若输出true,说明安装成功。

    展开全文
  • MMDetection+3090+cuda11.1+Pytorch1.7.0

    千次阅读 2021-04-15 22:15:26
    cuda11.1 Pytorch1.7.0 安装mmcv:pip install mmcv-full==1.2.4 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.7.0/index.html MMDetection就按照这里安装,之后测试Faster RCNN没有问题 出现问题的...

    MMDetection+3090成功安装的环境配置

    • GTX 3090
    • cuda11.1
    • Pytorch1.7.0
    • 安装mmcv:pip install mmcv-full==1.2.4 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.7.0/index.html
    • MMDetection就按照这里安装,之后测试Faster RCNN没有问题

    出现问题的配置:

    • Pytorch1.8.0
    • mmcv-fulll的cu111, torch1.8.0的对应版本
    • MMDetection测试Faster RCNN会报错:CUDA error: no kernel image is available for execution on the device. 但不应该是Pytorch1.8有问题,Pytorch1.8+cuda11.1在别的code上不会报这个错,所以看起来是mmcv的对应版本还不能完全兼容。
    展开全文
  • 文章目录 一、安装Anaconda 二、安装Pytorch 1.cuda和nvidia驱动匹配问题 2.安装cuda和cudnn 3.创建虚拟环境 4.安装pytorch 三.安装mmcv-full 1. 2. 3. 一、安装Anaconda 较简单,一定要加入环境变量 可参考站内大佬...


    一、安装Anaconda

    较简单,一定要加入环境变量
    可参考站内大佬的帖子,有很多。

    二、安装Pytorch

    1.cuda和nvidia驱动匹配问题

    如果遇到pytorch不支持的cuda版本需要退到旧版本的驱动

    2.安装cuda和cudnn

    可参考站内相关文章

    3.创建虚拟环境

    安装pytorch前一定要创建虚拟环境,不要安装在base环境

    代码如下(示例):

    conda create -n 环境名 python=版本号
    activate 环境名 #激活虚拟环境
    

    4.安装pytorch

    安装pytorch前一定要创建虚拟环境,不要安装在base环境

    activate 环境名 #激活虚拟环境
    
    

    https://pytorch.org/
    进入Pytorch官网,根据自己的配置选择版本
    例如

    pip3 install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio===0.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
    

    验证安装是否成功:

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

    三.安装mmcv-full

    安装mmcv前需注意:

    1.

    mmcv有CPU版本和GPU版本,需要安装的是mmcv-full,如果安装过mmcv需要卸载掉

    pip uninstall mmcv
    

    2.

    安装VS2019,需要C++的编译运行环境,并将以下路径加入环境变量

    D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\Hostx86\x64
    

    (需根据自己的安装目录调整,不要安装VS2022!环境不兼容)

    3.

    接下来设置cuda架构

    $env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST=" " 
    

    #根据自己的显卡算力填写,可在此网站查找https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
    也可直接输入以下代码:

    $env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="3.5 3.7 5.0 5.2 6.0 6.1 7.0 7.5"
    

    接下来下载安装mmcv-full

    conda install git
    
    git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
    cd mmcv
    $env:MMCV_WITH_OPS = 1
    $env:MAX_JOBS = 8
    
    python setup.py build_ext     #编译
    
    python setup.py develop    # 安装
    
    pip list    #验证是否安装成功
    
    

    安装成功

    展开全文
  • 前言 踩过的坑:因为rtx3090最低算力是8.6,似乎不支持过低版本的cuda。试过pytorch1.7.0+cuda11.0,但会报错,由于cuda11.0 支持的最高算力达...1. 安装cuda对应版本的cudnn并配置环境变量 参考: 非root用户配置cu
  • 1.安装pytorch1.8.0+cuda11.1 pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 2…离线安装包下载: ...
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    文章目录 前言 一、CUDA安装 ...可以看到其中第三行为CUDA 11.1.114 driver,因此可以选择CUDA版本为11.1 方法二:win+r,cmd进入命令行,输入nvidia-smi查看显卡信息 可以看到版本为11....
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cuda11.1对应pytorch