GPU版本的pytorch安装(显卡为3060ti,如何选择对应的cuda版本)

慈云数据 2024-03-13 技术支持 47 0

文章目录

  • 前言
  • 一、基本知识
  • 二、安装步骤
    • 1.首先判断自己有无英伟达的显卡
    • 2.安装或者查看自己的显卡驱动
    • 3.显卡的算力必须与Cuda runtime version相匹配
    • 4.根据以上两条来选择合适Cuda runtime version
    • 5.下载pytorch

      前言

      显卡为3060ti g6x,操作系统win10


      一、基本知识

      要清楚下面的几个常识

      1.GPU和CPU是采用不同架构设计出来的,简单来说,GPU会比CPU多很多计算单元,用于训练网络时,速度比CPU快很多。

      2.CUDA是一个计算平台和编程模型,提供了操作GPU的接口。

      3.网上很多教程说的安装CUDA其实是指CUDA Toolkit,是一个工具包

      4.CUDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。

      5.区分Cuda runtime version和Cuda driver version

      这里分享一张某个UP主的图

      在这里插入图片描述

      命令行中输入nidia-smi

      在这里插入图片描述

      图中的红框的CUDA版本代表的是Cuda driver version,是与我们显卡的驱动相关的。

      而常说的安装对应版本的Cuda是指Cuda runtime version,可以理解为Cuda toolkit的版本。

      6.很多教程都是单独下载Cuda toolkit和Cudnn,其实对于新手来说,在利用anaconda创建好虚拟环境之后,可以直接在虚拟环境中运行pytorch的安装命令,会自动把Cuda toolkit和Cudnn安装到这个虚拟环境中。

      二、安装步骤

      1.首先判断自己有无英伟达的显卡

      如果没有,直接按照CPU版本的即可

      如果有,进入下一步

      2.安装或者查看自己的显卡驱动

      在以下网址查看自己显卡对应的驱动。

      最好是将自己的显卡驱动更新到最新版本。

      https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
      

      在这里插入图片描述

      驱动安装好之后

      在cmd中输入

      nvidia-smi
      

      在这里插入图片描述

      再次提醒,这里的CUDA version:12.1代表Cuda driver version是12.1,是与显卡的驱动相关的。

      3.显卡的算力必须与Cuda runtime version相匹配

      首先说明一下,这里的Cuda runtime version其实就是Cuda toolkit的版本,即网上很多教程所指的CUDA version(与第二步的区分开)

      在以下网址查看显卡算力和与之相匹配的Cuda runtime version

      https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#cite_note-38
      

      在这里插入图片描述

      3060ti对应的算力是8.6

      再查看显卡算力8.6对应的Cuda runtime version

      在这里插入图片描述

      对应的版本是11.1-11.4,顺嘴插一句,图中的Ampere是指的该显卡所采用的架构。

      4.根据以上两条来选择合适Cuda runtime version

      选择的版本应该满足两点要求

      (1)Cuda runtime version必须小于等于Cuda driver version,我的例子中,就是必须小于等于12.1。

      (2)在满足(1)的条件下,还要满足版本必须与显卡的算力相匹配。

      即在我的例子中,选择11.1-11.4都可以,这里有一点我不清楚,如果

      Cuda driver version大于11.1-11.4小于等于12.1是否可以,即是否向低版本兼容,我没有试过,有知道的大佬欢迎评论区讨论。

      5.下载pytorch

      pytorch官网

      https://pytorch.org/
      

      在这里插入图片描述

      这里只有11.7和11.8两个版本,不符合我的要求,点击图中的install previous versions去寻找合适的版本。

      在这里插入图片描述

      根据上面的步骤,满足条件的版本是11.1-11.4,11.4没有,搜索11.3

      在这里插入图片描述

      运行以下命令换源安装pytorch

      conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64
      

      将命令后的pytorch换成清华源。

      安装过程已退出,无法截图

      安装完成后,输入conda list

      在这里插入图片描述

      看到cudatoolkit已经有了,至于cudann,在conda list中找不到,网上说是在pytorch中,通过以下命令可以验证

      import torch
      print(torch.backends.cudnn.enabled)
      

      在这里插入图片描述

      最后再验证以下Cuda

      输入以下代码

      import torch
      device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
      #返回cuda表示成功
      #或者
      print(torch.cuda.is_available())
      #返回True表示成功
      

      在这里插入图片描述


微信扫一扫加客服

微信扫一扫加客服

点击启动AI问答
Draggable Icon