prefacio

La tarjeta gráfica es 3060ti g6x, sistema operativo win10

1. Conocimientos básicos

Sea claro sobre el siguiente sentido común
1. La GPU y la CPU están diseñadas con diferentes arquitecturas En pocas palabras, la GPU tiene muchas más unidades informáticas que la CPU y es mucho más rápida que la CPU cuando se usa para entrenar la red.
2. CUDA es una plataforma informática y un modelo de programación que proporciona una interfaz para operar GPU.
3. La instalación de CUDA mencionada en muchos tutoriales en línea en realidad se refiere a CUDA Toolkit, que es un conjunto de herramientas.
4. CUDNN es una biblioteca de aceleración de GPU de aprendizaje profundo basada en CUDA. Con ella, los cálculos de aprendizaje profundo se pueden completar en la GPU.
5. Distinga entre la versión de tiempo de ejecución de Cuda y la versión del controlador de Cuda.
Aquí hay una imagen de un maestro UP determinado.
inserte la descripción de la imagen aquí
Ingrese la versión de CUDA en el cuadro rojo en la imagen nidia-smi en la línea de comando.

Representa la versión del controlador de Cuda, que es relacionado con el controlador de nuestra tarjeta gráfica.
A menudo se dice que instalar la versión correspondiente de Cuda se refiere a la versión del tiempo de ejecución de Cuda, que puede entenderse como la versión del kit de herramientas de Cuda.
6. Muchos tutoriales descargan Cuda toolkit y Cudnn por separado. De hecho, para los novatos, después de usar Anaconda para crear un entorno virtual, puede ejecutar directamente el comando de instalación de pytorch en el entorno virtual, y Cuda toolkit y Cudnn se instalarán automáticamente en este en el entorno virtual.

2. Pasos de instalación

1. Primero determine si tiene una tarjeta gráfica Nvidia

Si no, simplemente siga la versión de la CPU.
Si es así, vaya al siguiente paso.

2. Instale o vea el controlador de su tarjeta gráfica

Compruebe el controlador correspondiente a su tarjeta gráfica en la siguiente URL.
Lo mejor es actualizar el controlador de su tarjeta gráfica a la última versión.

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

inserte la descripción de la imagen aquí
Después de instalar el controlador,
ingrese cmd

nvidia-smi

inserte la descripción de la imagen aquí
Recuerde nuevamente, la versión de CUDA aquí: 12.1 significa que la versión del controlador de Cuda es 12.1, que está relacionada con el controlador de la tarjeta gráfica.

3. La potencia informática de la tarjeta gráfica debe coincidir con la versión del tiempo de ejecución de Cuda

En primer lugar, déjame explicarte que la versión del tiempo de ejecución de Cuda aquí es en realidad la versión del kit de herramientas de Cuda, es decir, la versión de CUDA a la que se hace referencia en muchos tutoriales en línea (diferente del segundo paso)
. y la versión correspondiente del tiempo de ejecución de Cuda en la siguiente URL

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

inserte la descripción de la imagen aquí
La potencia de cómputo correspondiente a 3060ti es 8.6,
y luego verifique la potencia de cómputo de la tarjeta gráfica 8.6.La

versión correspondiente de la versión de tiempo de ejecución de Cuda es 11.1-11.4.Por cierto, Ampere en la figura se refiere a la arquitectura adoptada por la tarjeta gráfica.

4. Seleccione la versión de tiempo de ejecución de Cuda adecuada de acuerdo con los dos anteriores

La versión seleccionada debe cumplir con dos requisitos
(1) La versión del tiempo de ejecución de Cuda debe ser menor o igual a la versión del controlador de Cuda, en mi caso, debe ser menor o igual a 12.1.
(2) Bajo las condiciones de (1), la versión también debe coincidir con la potencia informática de la tarjeta gráfica.
Es decir, en mi ejemplo puedes elegir 11.1-11.4, no se si la
versión del driver Cuda es mayor a 11.1-11.4 y menor o igual a 12.1, es decir si es compatible con versiones inferiores No lo he probado Sé que los chicos grandes dan la bienvenida a las discusiones en el área de comentarios.

5. Descargar pytorch

sitio web oficial de pytorch

https://pytorch.org/

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Solo hay dos versiones, 11.7 y 11.8, que no cumplen con mis requisitos. Haga clic en instalar versiones anteriores en la imagen para encontrar la versión adecuada.
inserte la descripción de la imagen aquí
De acuerdo con los pasos anteriores, la versión que cumple con las condiciones es 11.1-11.4, 11.4 no está disponible, busque 11.3 y

ejecute el siguiente comando para cambiar la fuente para instalar 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

Reemplace el pytorch después del comando con la fuente Tsinghua.
El proceso de instalación ha salido, no se puede tomar una captura de pantalla
. Una vez completada la instalación, ingrese y conda list
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vea que cudatoolkit ya existe. En cuanto a cudann, no se puede encontrar en la lista de conda. Se dice en Internet que está en pytorch. .Puedes verificarlo a través del siguiente comando

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

inserte la descripción de la imagen aquí
Finalmente, verifique el siguiente Cuda
e ingrese el siguiente código

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