GPU版本torch使用教程

GPU版本torch使用教程

一、下载配置CUDA和CUDNN

(1)进入cmd使用nvidia-smi.exe查看自己电脑支持的最新CUDA版本(可以下载地低版本),如图:
在这里插入图片描述
也可以通过NVIDIA控制面板(NVIDIA Control Panel)查看。
在这里插入图片描述
(2)下载所需要的cuda可执行文件
CUDA指定版本下载网址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
请根据需要选择对应版本
安装CUDA
1.运行可执行文件,注意!
在这里插入图片描述
上面选择的并不是安装位置!而是临时的文件存储位置,安装完成会自动删除。
1.1自选安装位置,需要选择自定义,如图:
在这里插入图片描述
然后选择自己想要安装的路径即可(两个可以选在同一个文件夹中)
在这里插入图片描述
1.2无脑下一步即可,默认安装位置为

C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v12.1

(3)下载CUDnn文件包
下载网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
解压文件包,将以下三个文件复制到CUDA安装位置即可
在这里插入图片描述

二、下载pytorch安装需要的.whl文件

下载网址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
torch对应的.whl文件下载
在这里插入图片描述
torchvision 同理
在这里插入图片描述

三、安装torch和torchvision

使用命令

pip install ".whl文件路径"

四、测试

测试语句:

import torch
torch.cuda.is_available()

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