Recientemente, para el aprendizaje profundo, se necesita instalar un pytorch y se necesita usar una GPU. Aunque encontré muchos tutoriales en Internet, aunque se puede instalar con éxito, la GPU muestra que al final no se puede usar. Este artículo explica esta situación:
Para usar la versión de GPU de pytorch, debe elegir la versión de pytorch y la versión de cuda adecuadas según el modelo de la tarjeta gráfica. Este artículo usa 3060 como ejemplo. Si es diferente, debe ajustarlo usted mismo.
1. Instalar el entorno Anaconda
Puede consultar la primera parte de este artículo para la instalación: https://blog.csdn.net/qq_41856733/article/details/127498268
2. Crea un entorno virtual
// 创建虚拟环境pytorch python版本为3.8（这里选择3.8的原因是，我自己亲测3.8是适配的，别的没试过）
conda create -n pytorch python=3.8
Una vez completada la creación, ingrese al entorno virtual
conda activate pytorch
3. Instalar pytorch
Antes de instalar, debe confirmar su propio soporte 3060, que es diferente en diferentes momentos: encmdIngresar:
nvidia-smi
Verifique la versión máxima admitida de cuda (generalmente compatible con versiones anteriores):
vaya al sitio web oficial: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ para encontrar la versión adecuada (elegí la versión pip 1.13.1 para descargar):
El comando de descarga es:
pip install torch==1.13.0+cu117 torchvision==0.14.0+cu117 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
Espere a que la instalación se realice correctamente
4. Verifique que la versión GPU de pytorch se haya instalado correctamente
Después de ingresar al entorno de python, ingrese:
import torch
torch.cuda.is_available()
Si el resultado es Verdadero, la instalación es exitosa:
si aún es Falso, puede verificar si los pasos anteriores son correctos ~