新しく購入したコンピューターにディープ ラーニング環境を構成し、いくつかの落とし穴を記録する
私のコンピュータ情報: 4070 グラフィック カード、CUDA12.0 まで、pycharm、anaconda をインストールし、環境 python=3.10 を作成しました。
CUDA をインストールする前に、pytorch がサポートする CUDA を確認する必要があります。2023 年 3 月 3 日の時点で、pytorch の最新バージョンは 11.8 をサポートしています (安定バージョンは 11.7 ですが、検索情報によると、pytorch はバージョン 40 シリーズのグラフィック カードのみをサポートしています) 11.8 );
したがって、インストールする CUDA のバージョンは 11.8 となり、対応する cudnn のバージョンは 8.8 となり、NVIDIA 公式 Web サイトからダウンロードしてインストールされます。CUDA と cudnn のインストール プロセスについては、リンク「CUDA と cudnn のインストール」を参照してください。
インストールが完了したら、pytorch-GPU のダウンロードを開始します。
pytorch 公式 Web サイトにアクセスして、最初のバージョン 11.8 を見つけます。
この時点で注意してください: conda ダウンロード ソースを清華画像ソースに置き換えた場合は、ダウンロードに conda コマンドを使用しないでください。！清華ソースの pytorch は CUDA11.8 をサポートしていないため、conda インストールを使用すると、CPU バージョンの pytorch が自動的にダウンロードされます。必ず注意してください、これで私は一日悩まされました。
現時点では、次の 3 つのインストール方法があります。
1. Tsinghua ソースを削除した後、公式 Web サイトに戻り、conda を使用して以下をダウンロードします。
削除コマンド:
conda config --remove-key channels
2. pip を使用してダウンロードします。
pip ダウンロード中に pytorch が繰り返しダウンロードされる場合、その理由は Python のバージョンが一致していないためであり、pytorch-CUDA11.8 でサポートされている Python のバージョンは 3.10 以上です。(C ドライブのスペースを占有するため、pip インストール パッケージのパスはここに添付されています: C:\Users\xhb\AppData\Local\pip)
3. まずインストール パッケージをダウンロードしてから、cmd にインストールします。
ダウンロード アドレスは、pip インストール コマンドの背後にある URL です。ここにあります。
https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118；
ダウンロード コンテンツは pip コマンドの先頭部分です。ここにあります。
トーチ トーチビジョン トーチオーディオ
ダウンロードが完了したら、ダウンロード ディレクトリに cmd と入力し、環境をアクティブ化します (anaconda プロンプトではなく cmd を使用します)。
次に、上記の 3 つのダウンロード ファイルを順番にインストールします。
pip install torch-2.1.0.dev20230302+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install torchaudio-2.0.0.dev20230302+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.15.0.dev20230302+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
要約: 3 つの方法のうち、3 番目の方法を使用してインストールに成功しました。最初の方法はダウンロードが遅すぎて、最終的には直接停止してインストールに失敗しました。2 番目の方法では、Python のバージョンを変更して torch を繰り返しダウンロードします。理由はわかりませんが、3 番目の方法は少し面倒ですが、使いやすいです。
最後に、GPU が利用可能であることを確認します。
python
import torch
torch.cuda.is_available()
結果が True であれば、インストールは成功です。