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  • pytorch1.9离线版资源,cuda10.2 +对应的cudnn
  • 3、下载对应 torch 并安装 1、查看本机 CUDA 版本 没装 CUDA 的可参考这篇博客装上。CUDA 的版本是可以自己更新的,不过可更新的最高版本取决于你的电脑硬件。 windows 下常用的查看 CUDA 版本的

    本文默认读者已安装配置好 Anaconda 和 Pycharm,二者的安装方法网上也有很多,在此不再赘述。

    注意电脑是 Nvidia 显卡的才能装 CUDA,本文安装 CUDA 的 gpu 版本。

    目录

    1、查看本机 CUDA 版本

    2、Anaconda 创建新环境

    3、下载对应 torch 并安装


    1、查看本机 CUDA 版本

    没装 CUDA 的可参考这篇博客装上。CUDA 的版本是可以自己更新的,不过可更新的最高版本取决于你的电脑硬件。

    windows 下常用的查看 CUDA 版本的命令有两条,第一条查看 运行时API 即 Runtime API

    nvcc -V

    第二条查看 驱动 API 即 Drive API

    nvidia-smi

    这两条查看 CUDA 版本的结果可能不一致,一般驱动 API 比 运行时 API 的版本高即可,如我的电脑上 Runtime API 为 10.2,Drive API 为 11.2。似乎 Drive API 跟在英伟达控制面板的系统设置里查看的是一样的,指的是可接受的最高版本。我按照 nvcc -V 的结果安装的,即我的电脑上 CUDA 版本为 10.2

    查看 CUDA 版本后,需安装对应的 cudnn,去英伟达官网注册登录后即可下载,注意 cudnn 必须和你的 CUDA 版本对应

    (如已安装 cudnn 可跳过此步)

    下载之后,解压缩,将 cudnn 文件夹中的各自的 bin、clude、lib 文件夹中的内容,直接复制添加到 CUDA 的安装目录的对应相同名字的文件夹下即可。

    2、Anaconda 创建新环境

    打开 Anaconda Prompt,创建一个名为 pytorch_gpu 的 Python 版本为 3.7 的环境

    conda create -n pytorch_gpu python=3.7

    激活此环境

    conda activate pytorch_gpu

    注:使用 conda deactivate 退出当前环境,下面的步骤 3 需在激活此环境后进行。

    3、下载对应 torch 并安装

    torch 是一个库,pytorch 就是在 python 上的 torch。

    去官网找到自己对应的版本

    我的是 CUDA 10.2,建议使用 pip 安装,不要使用 conda 安装,我之前就是用 conda 安装的一直报错。 conda 似乎会分析各个包之间的依赖关系进行配置,而且 conda 上的安装包也不够 pip 上的新。

    如我在 Windows 下的 CUDA 10.2 选择 pip 安装稳定版,命令为

    pip3 install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

    如果上面这条命令下载速度太慢,可以用 -i 临时使用清华镜像下载

    pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 

    下载完成后,使用如下命令进行测试,import 成功且 torch.cuda.is_available() 返回 True 则安装成功。

    参考博客

    1. https://blog.csdn.net/zazazaz1/article/details/108085918

    展开全文
  • 升级cuda10.2+pytorch+cudnn

    千次阅读 2020-10-12 21:17:17
    1、升级cuda10.2 win+r.输入cmd打开终端输入:nvcc -V可以查看自己的cuda版本。 进入英伟达官网下载最新的英伟达驱动,官网地址 把自己电脑的显卡信息输入进去,点搜索 下载: 安装。然后安装失败 百度知道需要...

    准备用torch-points3d这个库,得知pytorch版本太老了,该升级了。记录下。

    1、升级cuda10.2

    win+r.输入cmd打开终端输入:nvcc -V可以查看自己的cuda版本。
    在这里插入图片描述
    进入英伟达官网下载最新的英伟达驱动,官网地址
    把自己电脑的显卡信息输入进去,点搜索
    在这里插入图片描述
    下载:
    在这里插入图片描述
    安装。然后安装失败
    在这里插入图片描述
    百度知道需要卸载显卡驱动链接
    以前安装的全部卸载。
    这个先不管,先卸载cuda。
    卸载后再安装:
    在这里插入图片描述
    安装成功。接下来是下载CUDA下载地址
    在这里插入图片描述
    双击安装。
    安装完成后,WIN+R->cmd,输入:nvcc -V
    在这里插入图片描述

    2、CUDNN

    cuda10.2安装好,接下来是cudnn
    下载cudnn,下载地址
    在这里插入图片描述
    找到对应版本下载。
    下载解压后得到一个cuda文件夹,这个文件夹里面有3个文件夹
    在这里插入图片描述
    把里面的文件复制粘贴到cuda安装目录的对应文件夹下
    不知道cuda安装在哪个目录可以用 set cuda查看。
    在这里插入图片描述
    bin目录的:
    在这里插入图片描述
    include目录的:
    在这里插入图片描述
    lib目录下的
    在这里插入图片描述
    接下来检测cudnn是否成功。
    win+r->cmd打开终端,进入cuda的安装目录,再进入extras文件下的demo_suite文件夹,运行bandwidthTest.exe
    在这里插入图片描述
    通过,没问题。
    在这里插入图片描述
    再运行下deviceQuery.exe文件。
    在这里插入图片描述
    也没问题:
    在这里插入图片描述

    3、安装pytorch

    cuda跟cudnn准备完毕,该安装pytorch了。
    激活虚拟环境:conda activate 虚拟环境名字
    在这里插入图片描述
    输入:conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
    在这里插入图片描述
    ok,这次是pytorch1.6了。
    在这里插入图片描述
    下载速度实在是太慢了。。
    用离线安装的方法吧。进入pytorch的官网
    在这里插入图片描述
    打开后面的网址。找到对应版本的地址,下载。这个版本很好看,cu102表示就是cuda10.2的意思,cp37表示python3.7的意思,然后win跟linux表示不同系统然后1.6.0就是版本。上图里面就是pytorch版本1.6.0,torchvision版本0.7.0。
    在这里插入图片描述
    用迅雷下载要快得多
    在这里插入图片描述
    接着是torchvision
    在这里插入图片描述
    下载完成后,在conda的虚拟环境下进入刚才下载完成的目录。
    pip3 install 刚才下载的文件名
    在这里插入图片描述
    torch安装完成。
    在这里插入图片描述
    安装torchvision
    在这里插入图片描述
    torchvision安装完成。
    在这里插入图片描述
    输入python进入python环境。
    导入torch:import torch
    查看版本:

    print(torch.__version__)
    

    在这里插入图片描述
    输出1.6.0。
    至此,pytorch版本升级完毕。

    展开全文
  • ubuntu18.04安装cuda10.2+pytorch+pyg

    千次阅读 2020-07-31 22:38:15
    保研结束了,去到了心仪的学校,开始了愉快的...PyTorch Geometric 如果前面的都安装好了,接下来也是水到渠成,照着官网的安装方法就行,对于cuda10.2pytorch1.5.0/1.5.1 pip install torch-scatter==latest+cu102 -f ...

    保研结束了,去到了心仪的学校,开始了愉快的实验室搬砖生涯,首先要迈过的坎就是服务器的环境配置。我也是个小白,也算是边配置边学习,如果有讲的不对的地方欢迎指出。

    Anaconda安装

    在服务器上装py环境,我建议首先装anaconda,我目前个人理解像是一个环境管理工具,在上面怎么玩也不怕崩,方便重来。
    安装特别简单,官网下载或者随便怎么搞到安装包,然后

    bash  安装包路径/安装包名.sh 
    

    安装过程一路yes就好了,最后我看网上说anaconda会自动将环境变量添加到PATH里面,但我输入conda后提示没有该命令,所以还要自己手动加入环境变量。编辑 ~/.basrc ,在最后面加上

    export PATH=/home/你的用户名/anaconda3/bin:$PATH 
    #默认路径是这个,具体可以根据你的安装目录改
    

    修改完

    source ~/.bashrc
    

    更新下环境变量就没问题了。然后是现在我用到的一些简单的语句
    查看环境

    conda env list
    

    创建环境(以py3.7为例)

    conda create -n python37 python=3.7
    

    进入环境

    source activate python37
    

    离开环境

    source deactivate
    

    然后一些管理包的操作和pip很像就不列举了,这里碰到个坑,在用fish shell的时候,怎么都不能进入环境,当然还以为是自己anaconda又装崩了,然后网上搜了搜知道了,由于设计、实现的种种原因,fish 并不支持某些其它 shell (例如 bash) 支持的特性,大概就是一些命令在fish下使用会失败,大部分都是基于bash的,所以还是安装一些东西的时候还是别用fish吧!!

    CUDA10.2安装

    其实实验室的服务器上是有cuda10.0的,但是pyg只支持cuda9.2,10.1和10.2,试了各种方法10.0都不行,因此没办法只能装10.2.服务器你懂的,不能直接升级cuda,因此相当于得装两个版本的cuda,然后自行切换,不影响其他人。
    啊对了,有个坑的地方nvidia-smi显示的cuda version是驱动支持的最高版本,nvcc --version才是目前的cuda版本

    安装包直接在官网下载就行,很方便可以帮忙做配置选择,不用自己再去查
    我选择的是用run方法安装,参考图如下
    在这里插入图片描述具体的安装步骤参考了大佬的一篇博客,非常详细了,ubuntu 安装多个CUDA版本并可以随时切换
    我说几个不一样的地方,我的安装包是这样的安装形式
    在这里插入图片描述accept后是这种,X代表选中
    在这里插入图片描述
    在已经有cuda10.0的情况下什么都不改直接安装的话,会报错
    在这里插入图片描述大概就是已经有一个驱动了,继续安装不是更新驱动,而且再装一个(迷惑操作),所以会报错。
    然后根据大佬博客,有这几个地方需要改(已经有cuda版本的基础上)
    取消驱动安装
    在这里插入图片描述
    取消连接(在CUDA Toolkit按A进入高级选项)
    在这里插入图片描述
    安装路径貌似无所谓,我没改,介意的话可以改到自己目录下 ,默认是 /usr/loacl/
    然后就是install就好了

    CUDA版本切换

    安装后cuda后,我没用大佬博客中的方法,因为我感觉会影响到其他人正常使用,我直接改了自己的环境变量,还是编辑 ~/.basrc ,在最后面加上

    export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64$LD_LIBRARY_PATH
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
    ##默认安装路径
    

    然后source ~/.bashrc更新下环境变量就可以了,问了问师兄,他那边一切正常,我这边是cuda10.2,大概就是成功了

    PyTorch

    pytorch的安装就很简单了,通过pyg已经知道只支持1.4.0和1.5.0/1.5.1版本,1.4.0官网又显示不支持cuda10.2,那么选项基本就唯一了,在之前anaconda的创建的py环境下

    conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
    

    就好了

    PyTorch Geometric

    如果前面的都安装好了,接下来也是水到渠成,照着官网的安装方法就行,对于cuda10.2和pytorch1.5.0/1.5.1

    pip install torch-scatter==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
    pip install torch-sparse==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
    pip install torch-cluster==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
    pip install torch-spline-conv==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
    pip install torch-geometric
    

    安装完后,测试下github里的examples就没问题了

    cd examples
    python gcn.py
    

    最后,忙了两三天的环境就搭好了,之间也经历了各种坑,各种回退重来,也请教了一些学长,服务器不能连外网是最坑的…还得手动下载到本地再上传到服务器,一来二去花的时间+++++。总的来说至少对ubuntu的一些指令更熟悉了,也算没有白费时间。希望对大家有所帮助。

    展开全文
  • ubuntu18.04 安装 cuda10.2 cudnn pytorch1.6.0心得 只能说,太心累了 一定一定一定在开始装之前,先确定好各个版本,版本不匹配可能会导致失败。 我用的各个版本:ubuntu18.04+cuda10.2+cudnn7.6.5+pytorch1.6.0 几...

    ubuntu18.04 安装 cuda10.2 cudnn pytorch1.6.0 心得

    只能说,太心累了
    一定一定一定在开始装之前,先确定好各个版本,版本不匹配可能会导致失败。

    我用的各个版本:ubuntu18.04+cuda10.2+cudnn7.6.5+pytorch1.6.0

    几个要点:
       1.安装顺序,得按照cuda,cudnn,pytorch的顺序来
       2.注意python版本,现在主要用python3,安装的时候ubuntu可能会默认python2来安装,得切换到python3
       3.每个阶段安装完成后,一定测试一下,如若成功再进行下一步安装
       4.再安装cudnn和pytorch时能科学上网最好不过,因为速度太慢,,有人可能会想用清华镜像源或者阿里镜像源,然而版本不全,并不能用,所以三个选择
          a.降低自己的版本,这个需要cuda、cudnn、pytorch还有gcc都降版本,具体对应版本网上搜索都有。
          b.科学上网进行下载安装
          c.慢慢等… …

    展开全文
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