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  • RTX3090 windows cuda11.0 cudnn pytorch nightly试用版

    千次阅读 热门讨论 2020-10-22 10:22:46
    RTX3090到货了,花了一点时间重新装了cuda 和配了一下环境参考了这一篇文章:虽然标题写的是劝退文,但是他更新了说10.15号可以安装torch ...1.下载cuda11.0 首先去NVIDA官网下载CUDA: https://developer.nvidia....

     

    RTX3090到货了,花了一点时间重新装了cuda 和配了一下环境参考了这一篇文章:虽然标题写的是劝退文,但是他更新了说10.15号可以安装torch

    https://blog.csdn.net/q1042960848/article/details/107856596

    https://blog.csdn.net/lp1003/article/details/107240520/

    1.下载cuda11.0

    首先去NVIDA官网下载CUDA:

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

    这里我下载的是现在最新的V11.0版本

    -----

    安装CUDA:

    安装时选择:自定义安装-》只选择第一个-》一直到最后安装完成即可。主要是下面这一步的问题

    这里可以参考:https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/99935799

    2.卸载cuda以前的版本

    卸载cuda 我是在电脑里面的 控制面板--程序与安装里面--把与新版本重复的cuda都卸载了,还看了安装时间

    然后再去环境路径中,把cuda10.0的路径删掉!这是时候一定要重启,这样才可以更新环境路径

    2.下载cudnn

    安装好后再在NVIDA官网上下载cuDNN,下载这个的时候需要注册。不需要翻墙也可以注册:

    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

    这里我下载的是V8.0.1版本

    一般来说下载的时候官网会根据做出的系统选项来推荐合适的CUDA以及cuDNN版本。

    当然自己也可以根据本身电脑需求合理选择下载。

    而cuDNN就是一些文件,将其中的文件复制到CUDA安装路径相应的目录下即可。不用担心会产生替换的问题。

    3.卸载之前的pytorch

    在conda uninstall pytorch 

    4. 使用安装测试版本的pytroch 感谢知乎上的热心网友

    pip install --pre torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu110/torch_nightly.html

    5.然后在测试的时候有个小问题,大概是在import numpy的时候显示路径不对,大概要重新

    conda uninstall numpy

    conda install numpy 

    就好啦!

    import torch
    print(torch.rand(3,3).cuda())

     

     

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  • cuda11.0安装pytorch方法

    千次阅读 2021-04-15 19:58:41
    pip install torch=1.8.0 torchvision=0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/108402722

    pip install torch=1.8.0 torchvision=0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/108402722
    在这里插入图片描述
    或者

    pip install torch=1.6.0 torchvision=0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    展开全文
  • 安装 Create a conda virtual environment and activate it. conda create -n open-mmlab python=3.7 -y conda activate open-mmlab Install PyTorch and torchvision following ...conda install pytorch cudato

    安装

    1. Create a conda virtual environment and activate it.

      conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
      conda activate open-mmlab
      
    2. Install PyTorch and torchvision following the official instructions, e.g.,

      这里建议加上 -c 减少因安装源的问题导致的错误

      conda install pytorch cudatoolkit=11.0 torchvision -c pytorch
      
    3. Install mmcv-full, we recommend you to install the pre-build package as below.

      git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
      cd mmcv
      MMCV_CUDA_ARGS='-gencode=arch=compute_80,code=sm_80'  MMCV_WITH_OPS=1 pip install .
      cd ..  
      

      第三步和官方教程略有不同,为了解决算力的问题 for RTX30系列

    4. Clone the MMDetection repository.

      git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
      cd mmdetection
      
    5. Install build requirements and then install MMDetection.

      pip install -r requirements/build.txt
      pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"
      

    验证代码: 如果跑通证明mmdet 安装成功

    from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
    
    config_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
    # download the checkpoint from model zoo and put it in `checkpoints/`
    # url: http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth
    checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'
    device = 'cuda:0'
    # init a detector
    model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device=device)
    # inference the demo image
    inference_detector(model, 'demo/demo.jpg')
    

    官方还提供了mmdet的docker版本,docker是非常好用的工具,建议使用docker进行配置 会减少大量的环境配置时间, 具体使用方法可以去百度上搜

    	docker search mmdetection
    
    展开全文
  • 安装 :win10 + CUDA 11.0 + cuDNN8.0.2 + Pytorch-gpu

    千次阅读 热门讨论 2020-08-07 10:35:15
    安装 :win10 + CUDA 11.0 + cuDNN8.0.2 + Pytorch-gpu ...安装CUDA和cuDNN时,请先打开Pytorch-gpu安装命令链接查看Pytorch是否有发布支持cuda11.0的binaries版本。 结果如下图: 可以看到,此时并无支持cud

    安装 :win10 + CUDA 11.0 + cuDNN8.0.2 + Pytorch-gpu

    前言

    注意: 点进来的各位,你以为这是一篇正常的教程篇吗?

    不是的! 这是一篇劝退文
    安装方法在文末。

    更新记录:
    **1. 2020.10.15文末更新, 使用conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11 -c pytorch-nightly 指令安装nightly版本 **
    2. 2020.11.05: pytorch官网已经给出linux/windows/mac等的多源Stable版本安装方式,地址:https://pytorch.org/get-started/locally/#mac-installation

    3. 2020.11.17: 测试了官网给出的cuda11的pytorch稳定版安装方法windows/pip

    笔者安装cuda11+pytorch-gpu失败,故有此文。

    安装时间:2020-08-07

    原因

    1. 安装CUDA和cuDNN时,请先打开Pytorch-gpu安装命令链接查看Pytorch是否有发布支持cuda11.0的binaries版本。

    结果如下图:
    在这里插入图片描述
    可以看到,此时并无支持cuda11的binaries版本。
    Pytorch论坛中给出了答案:

    https://discuss.pytorch.org/t/pytorch-with-cuda-11-compatibility/89254

    在这里插入图片描述
    Pytorch源里贴出了windows 支持cuda11的PR:

    https://github.com/pytorch/builder/pull/463

    在这里插入图片描述
    文末老哥劝一句,目前还是安装cuda10.2吧,从源build真的烦。

    附cuda和cudnn链接:

    cuDNN: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
    CUDA10.2 : https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive

    ———————— 2020. 10. 15 更新 ————————

    由博友帐下幕僚指出,可通过conda install指令的形式安装 cuda11&cudnn8.0的pytorch nightly版本,指令如下:

    conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11 -c pytorch-nightly
    

    笔者在conda内测试过,确实可行,只是还没有实际安装不知道有没有什么坑要走。
    等有时间了再测试一下,在此处更新。

    2020.11.17更新 cuda11.0 pytorch安装方法

    首先还是进入Pytorch-gpu安装命令链接查看对应环境的安装指令。

    笔者测试环境是:

    windows 10
    conda python=3,7

    切换到conda虚拟环境,使用pip安装指令:

    pip install torch===1.7.0+cu110 torchvision===0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    

    安装结果:

    C:\Users\Lenovo>activate ttt
    
    (ttt) C:\Users\Lenovo>pip install torch===1.7.0+cu110 torchvision===0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    Looking in indexes: http://pypi.douban.com/simple/
    Looking in links: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    Collecting torch===1.7.0+cu110
      Downloading https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch-1.7.0%2Bcu110-cp37-cp37m-win_amd64.whl (2046.8 MB)
         |████████████████████████████████| 2046.8 MB 123 bytes/s
    Collecting torchvision===0.8.1+cu110
      Downloading https://download.pytorch.org/whl/cu110/torchvision-0.8.1%2Bcu110-cp37-cp37m-win_amd64.whl (1.6 MB)
         |████████████████████████████████| 1.6 MB 469 kB/s
    Collecting torchaudio===0.7.0
      Downloading https://download.pytorch.org/whl/torchaudio-0.7.0-cp37-none-win_amd64.whl (103 kB)
         |████████████████████████████████| 103 kB 1.1 MB/s
    Requirement already satisfied: numpy in e:\conda\envs\ttt\lib\site-packages (from torch===1.7.0+cu110) (1.19.4)
    Collecting dataclasses
      Downloading http://pypi.doubanio.com/packages/26/2f/1095cdc2868052dd1e64520f7c0d5c8c550ad297e944e641dbf1ffbb9a5d/dataclasses-0.6-py3-none-any.whl (14 kB)
    Processing c:\users\lenovo\appdata\local\pip\cache\wheels\71\78\b2\33e5003d632221538166dac06ffa89f842ff26e60400097ee3\future-0.18.2-py3-none-any.whl
    Collecting typing-extensions
      Downloading http://pypi.doubanio.com/packages/60/7a/e881b5abb54db0e6e671ab088d079c57ce54e8a01a3ca443f561ccadb37e/typing_extensions-3.7.4.3-py3-none-any.whl (22 kB)
    Collecting pillow>=4.1.1
      Downloading http://pypi.doubanio.com/packages/2b/65/e4a5130b4162d20ed99ff096549a04d18f050cfcdb16fe1643ac751c0181/Pillow-8.0.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl (2.1 MB)
         |████████████████████████████████| 2.1 MB 939 kB/s
    Installing collected packages: dataclasses, future, typing-extensions, torch, pillow, torchvision, torchaudio
    Successfully installed dataclasses-0.6 future-0.18.2 pillow-8.0.1 torch-1.7.0+cu110 torchaudio-0.7.0 torchvision-0.8.1+cu110 typing-extensions-3.7.4.3
    

    第一个1.9G 的whl文件下了一小会儿,中间会卡住一下变得很慢,不要慌,吃点东西喝个下午茶,结果就下好了。。

    测试一下:

    (ttt) C:\Users\Lenovo>pip list
    Package           Version
    ----------------- -------------------
    certifi           2020.11.8
    dataclasses       0.6
    future            0.18.2
    numpy             1.19.4
    pandas            1.1.4
    Pillow            8.0.1
    pip               20.2.4
    pyperclip         1.8.1
    python-dateutil   2.8.1
    pytz              2020.4
    setuptools        49.6.0.post20201009
    six               1.15.0
    torch             1.7.0+cu110
    torchaudio        0.7.0
    torchvision       0.8.1+cu110
    typing-extensions 3.7.4.3
    wheel             0.35.1
    wincertstore      0.2
    xlrd              1.2.0
    XlsxWriter        1.3.7
    
    (ttt) C:\Users\Lenovo>python
    Python 3.7.8 | packaged by conda-forge | (default, Jul 31 2020, 01:53:57) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import torch
    >>>
    >>> torch.__version__
    '1.7.0+cu110'
    >>>
    

    测试结束,若安装有问题,欢迎评论区指出 :)

    展开全文
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