Torch GPU バージョンのインストール

1.cudaをインストールする

  • コマンド ラインに nvidia-smi と入力してドライバー情報を表示します。
    ここに画像の説明を挿入します
    公式 Web サイトから、対応するバージョンのインストール プログラム CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer をダウンロードします。
    インストールが完了したら確認します。
    確認: nvcc --version と入力して確認します。

2.cudnnをインストールする

Cudann をダウンロードします: cuDNN ダウンロード | NVIDIA 開発者 (最初にアカウントを登録する必要があります)
圧縮パッケージを CUDA インストール パス (D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1) に解凍します
検証:
d:\ と入力しますProgram Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite は、
bandwidthTest.exe を実行し
、出力結果は Result = PASS となり、インストール
は成功です。

3. GPU バージョンの Pytorch をインストールします

pytroch 公式 Web サイト: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ にアクセスして
ここに画像の説明を挿入します
上記の対応するバージョンを見つけ、対応するコマンドを直接コピーしてダウンロードします。

ここに画像の説明を挿入します
Wheel コマンドを使用した方が明らかに高速です。

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Origin blog.csdn.net/qq_44881930/article/details/130321460
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