この記事では、Windows 10でのpytorchのGPUバージョンのインストールを実装します。使用されるソフトウェアには、主にCUDA 10.2 + cuDNN + Anaconda + pytorch1.6.0 + torchvision0.7.0が含まれます。ここでは、インストールしたCUDAに応じて、ダウンロードしてインストールするのに適したpytorchとtorchvisionのバージョンを選択できます。
CUDAとcuDNNのインストールについては、次を参照してください：Windows 10でのtensorflow-gpu（2.2.0）インストールチュートリアルのインストール（ピット+乳母の教育は避けてください）
記事ディレクトリ
One、WHLダウンロード
anacondaを使用して直接インストールする場合、Tsinghuaソースを追加しても速度が非常に遅いため、whlをダウンロードしてインストールすると、時間コストが大幅に削減されます。
pytorchのさまざまなwhlのダウンロードアドレス：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
私のCUDAはバージョン10.2なので、cu102ディレクトリで必要なwhlを見つけました。
- cu102 / torch-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
- cu102 / torchvision-0.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
2つ、pytorch1.6.0 + torchvision0.7.0をインストールします
Anacondaプロンプトを開き、whlのパスに切り替え、次のコマンドを順番に入力してインストールします。pytorchは最初に依存パッケージをインストールする必要があり、torchvisionは最初に依存パッケージPillowをインストールする必要があるため、Tsinghuaソースを使用して事前にインストールすると、時間を節約できます。
Anaconda関連の操作については、Anaconda仮想環境を参照してJupyter Notebookをインストールし、デフォルトの作業ディレクトリを置き換えてください。詳細なチュートリアルと使用方法
# 激活虚拟环境
activate DL
# 切换路径
D:
cd D:\xylfile\study\whl
# pip方式安装
pip install future==0.18.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torch-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install Pillow == 7.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torchvision-0.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl3、pytorchがGPUアクセラレーションを使用できるかどうかを確認する
検証のために、仮想環境に対応するJupyter Notebookを開きます
import touch
touch.__version__ # 查看pytorch版本
torch.cuda.is_available() # 判断pytorch是否支持GPU加速
torch.version.cuda # 查看CUDA版本
torch.backends.cudnn.version() # 查看cuDNN版本
torch.cuda.get_device_name(0) # 查看显卡类型エンディング＆イースターエッグ
みなさん、こんにちは。北京交通大学のオペレーションズリサーチとサイバネティックスを専攻している小学校の学生サックであるイレイキシビルです。優秀な友達と会って交流し、一緒に学びたいと思っています。この記事で必要なドライグッズを見つけたら、本当に光栄です！最後に、お気に入り、お気に入り、コメントに注意してください！この記事について質問がある場合は、いつでも私にプライベートメッセージを送信することもできます。
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