初めてインストールしたとき、私は本当に初心者で、GPU を使用してコードを実行するには CUDA をインストールする必要があることだけを知っていて、さまざまな概念を理解していませんでした。かなり寄り道をし、一週間酷使されましたが、インストールは非常に難しくてわかりにくかったです。
2回目は同級生のパソコンにインストールしたので、多少遠回りはしましたが、今回は半日しかかからず、当時はとても誇らしく思いました。
今回で3回目の取り付けですが、2回目の経験もあり、非常にスムーズに、一発で終わったと言えるでしょう。今プロセスを送信するのが初めての CSDN です。ちょっと興奮。
手順の簡単な説明:
1. Nvidia GPU を搭載していることを確認してください
2.ドライバーをアップグレードする
3.CUDAをインストールする
4. GPU バージョンの Pytorch をインストールする
キー: バージョンは一致する必要があり、各場所のバージョンも一致する必要があります。バージョンを頻繁にチェックして確認することをお勧めします。
詳細なプロセス:
1.GPUがあることを確認する
タスク マネージャー - パフォーマンスで、GPU1 のモデルを確認します。( GPU1は独立したディスプレイ、GPU0 は一体型ディスプレイ)
2.ドライバーをアップグレードします。
公式 Web サイトのダウンロード、チュートリアルは次を参照してください: (51 メッセージ) Windows アップデート NVIDIA グラフィックス ドライバー_nvidia のインストールはグラフィックス ドライバーまたはグラフィックス ドライバーを選択_Zhenhua OPPO ブログ-CSDN ブログ
その後、バージョン番号を確認してください。NVIDIA コントロール パネルでは、バージョンは 472.84 と表示されます。
3. CUDA をインストールします。
対応する CUDA バージョンを表示します。
この表を見てください。(以下の表で見つけることができれば、元のWeb サイトを見る必要はありません: CUDA 12.0 リリース ノート — cuda-toolkit-release-notes 12.0 ドキュメント (nvidia.com) )
たとえば、表で対応するバージョン 472.84 が >=452.39 であれば、CUDA11.8x をインストールできます。
公式サイトのダウンロードはCUDAに対応：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
クリックすると、ちょうど一致したバージョンと一致することに注意してください。こちらはCUDA11.8です。
ダウンロード後、ダブルクリックしてインストールしてください。
インストールが成功したかどうかを確認します。
検索バーに「cmd」と入力して Enter キーを押し (「cmd」と入力)、「nvidia-smi」と入力します
図のように取得できます。ここに示されているCUDA は11.8であり、インストールが成功したことを意味します。
4. GPUバージョンの torch をインストールします。必ず対応するバージョンをダウンロードしてください。
CUDA モデルと Python バージョンを確認し、以下の URL から GPU バージョンの torch をダウンロードします。(以前公式サイトで問題があったので、このサイトからダウンロードすることをお勧めします)
(さらに、このステップでトーチのバージョンを確認したい場合は、 pythonのpip を使用してトーチをダウンロードし、x.xx.x+cpuなどのバージョンをターミナルに出力します。これは、それがtorchのCPUバージョン。torchのGPUバージョンをインストールした後、この手順を繰り返すと、x.xx.x+cu118が表示されます)
URL https://download.pytorch.org/whl/torch/に移動して、 GPUバージョンをダウンロードします。中を注意深く見てください、名前のcu118はcuda11.8を表し、cp39 はpython3.9を表します(さらに: 上記のリンクには torch のみが含まれています。torchvision または torchaudio が必要な場合は、ここで見つけることができます: https://ダウンロード.pytorch.org/whl/torch_stable.html)
torchのGPU バージョンをダウンロードした後、Pythonのpip を使用してインストールします。
pip install .\torch-1.13.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl (名前はダウンロードしたばかりのバージョンに置き換える必要があることに注意してください)
インストール後、torch によってインストールされたバージョンをターミナルのpip リストリストで見つけて表示できます。
最後に、ターミナルで
import torch,print(torch.__version__),print(torch.version.cuda),print(torch.cuda.is_available())
trueを表示すれば完了です~