Python 3.8; anaconda 3-2023-3-1; cuda 11.7.0; cudnn; pytorch
1. Python 3.8 のインストール:
2.Anacondaのインストール
1.無料ダウンロード | Anacondaにアクセスします。
2. インストールパッケージをダウンロードしてインストールします
インストール プロセス中は、anaconda がインストールされるファイル パスに注意する必要があります。他のオプションはデフォルトのままにすることができます。
また、Visual Studio のインストールは省略します。
3. インストールが成功したことを確認します
スタート メニューをクリックし、Anaconda プロンプトを見つけて開きます。前に(base)が表示されていれば成功です。
3.CUDAをダウンロードする
1. Baidu で cuda を検索し、最初のものを選択します。ページに入ったら、ページをプルダウンして、「今すぐダウンロード」をクリックします。次に、過去のバージョンを見つけて、その中にインストールするバージョンを見つけます。(画像のメモを参照してください)
CUDA のバージョンは、ダウンロードした pytorch のバージョンによって異なることに注意してください。
4.cuDNNのダウンロード
1. 同様に、cuDNNを検索します（cudnnが必要です）（画像の注釈を参照）
ここでダウンロードするには、NVIDIA アカウントにログインする必要があります。アカウントの登録には、Science Online を使用することをお勧めします。登録プロセスは似ていますが、主に Science Online を使用します。
5 CUDA と cuDNN をインストールする
エラーを避けるために、インストール中にデフォルトのパスを使用することをお勧めします。
1. CUDA と cuDNN が正常にダウンロードされたら、次のステップはそれらをインストールすることです。
2.CUDAをインストールする
1 注: このアドレスが 0 の場合、解凍パスはインストール完了後に削除されます。
2 規約に同意する
3 選択 -> カスタマイズ
4 Visual Studio 統合のチェックを外します
5 ここの場所が実際のインストールパスです
6 「次へ」をクリックし、インストールが完了するまで待ちます。
3 cuDNNをインストールする
1.cuDNNファイルを解凍します。
2. bin、include、lib を CUDA ファイルにコピーします
cmd を開いて set cuda と入力します
ここの環境変数は CUDA のインストール後に自動的に設定されますが、セクションで説明する 2 つの環境変数を設定する必要があります。
4. 環境変数を設定する
1 詳細設定を入力し、環境変数を構成します
2 bin include lib libnvvp を環境変数に追加します
5 cudaを検証する
6 pytorchをインストールする
1. Anaconda を開き、coda コマンドを入力します。
インストール中に「y」と入力します。
2.pytorchをアクティブ化する
アクティベーションが成功したことを示すプレフィックスは (pytorch) になります。
3.pytorchをインストールする
上記でインストールした CUDA に従って選択し、実行命令をコピーします。
「y」を選択し、インストールが完了するまで待ちます