深入学习之anaconda、pytorch、cuda安装

文章目录

      • 1. 安装CUDA与CUDNN
      • 2. Anaconda安装PyTorch
      • 3. notebook添加自己创建的环境
      • 4. Anaconda安装相关的库
      • 5. GPU测试

1. 安装CUDA与CUDNN

  • csdn大佬安装步骤
    【CUDA】cuda安装 (windows版)
  1. 查看此电脑的CUDA版本配置
    自己电脑上GPU使用的详细参数
nvidia-smi
  1. 安装对应版本的CUDA
    大佬链接
  2. 安装对应的CUDNN
    大佬链接
  3. 查看安装的CUDA驱动的版本
nvcc --version
  1. 查看 CUDA 设置的环境变量
set cuda

2. Anaconda安装PyTorch

1.查看 conda 环境

conda env list
  1. 创建虚拟环境
conda create -n 环境名 python=X.X
  1. 进入创建的虚拟环境
conda activate 环境名
  1. 安装pytroch(如pytorch1.12)
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y
  1. 退出虚拟环境
conda deactivate

3. notebook添加自己创建的环境

  1. 在base环境中执行:
conda install nb_conda_kernels
  1. 在相应的环境下执行:
conda install ipykernel
  1. 重新启动notebook

4. Anaconda安装相关的库

  • 例如:安装pandas库
  1. 先进入创建的虚拟环境
  2. 在安装对应的库(使用清华源,解决连接超时的问题)
pip install pandas  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

5. GPU测试

import torch
# 使用GPU训练
if not torch.cuda.is_available():print('CUDA is not available.  Training on CPU ...')
else:print('CUDA is available.  Training on GPU ...')
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

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