この記事への参照:
1. 仮想環境を作成する
conda create -n mytorch python=3.82. sudo nvidia-smiを実行してCUDAバージョンを表示します。
11.4であることがわかります
システムの CUDA バージョンによって、システムがサポートできる cudatoolkit の最高バージョンが決定され、下位互換性があります。
たとえば、CUDA バージョン = 11.4 の場合、CUDATookit バージョン ≤ 11.4 をサポートできます。
システムの cuda バージョンがわかったので、清華ミラー ソースを使用して cuda+cudnn+pytorch 深層学習環境を構成する例を使用して、その方法を簡単かつわかりやすく説明します。
もう一度言っておきますが、独自の仮想環境をアクティブ化する際には、次の操作も実行する必要があります。
3.CUDATookitをインストールする
次のコマンドを使用する必要があります
conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/バージョン 11.3 をダウンロードすることにしました。システムが CUDA をサポートしている限り、これは必要に応じて変更する必要があります。
4.cuDNNをインストールする
必要なバージョンの cudatookit が正常にインストールされたら、今インストールする cudnn のバージョンは cudatookit のバージョンに依存する必要があることに注意してください。
ここでは、いくつかの新しいバージョン間の対応関係を簡単にリストします。
上の図からわかるように、CUDA バージョン 11.3 をインストールしたため、利用可能な cuDNN バージョンは多数ありますが、ここでは、同じく清華ミラー ソースを使用してインストールされた cuDNN のバージョン 8.2.1 を選択しました。
conda search cudnn を使用して、対応するバージョンを見つけることもできます。
conda install cudnn=8.2.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
5.Pytorchをインストールする
以前に述べたように、pytorch のバージョンは CUDA のバージョンにも対応しており、たとえば、torch1.6.0 は cuda10.2、10.1、および 9.2 にのみ適しており、cuda11.0 には適していません。
次の操作では、Pytorch の公式 Web サイト「以前の PyTorch バージョン | PyTorch」にアクセスする必要があります。ここで、必要な Pytorch バージョンとそれに適応した CUDA バージョンを確認し、インストール コマンドを取得できます。
たとえば、今 Pytorch バージョン 1.11.0 をインストールしたいと考えていますが、以前に CUDA バージョン 11.3 をすでにインストールしています。
上に示したように、このコマンドは私の pytorch と cuda の対応を満たすことができるので、これをコピーして実行し、Pytorch 1.11.0 をインストールします。
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
……
これでインストールは完了です！
知らせ：
pip install コマンドを使用して pytorch をダウンロードすることもできますが、手順 3 と 4 で conda が使用されるため、便宜上ここでも conda が使用されます。
conda install pytorch は torch CPU バージョンをインストールし、conda install pytorch torchvision -c pytorch は GPU バージョンをインストールします。
環境が正常に構成されているかどうかを確認する
次の操作が正常に実行でき、インストールした対応するバージョンが出力されれば、正常に構成されています。
#仮想環境に入る
conda activate [仮想環境名]
#python と入力して Python 環境に入ります
python
#加载torch
import torch
print(torch.backends.cudnn.version())
#输出8200，代表着成功安装了cudnn v8.4.0
print(torch.__version__)
#输出1.11.0，代表成功安装了pytorch 1.11.0
print(torch.version.cuda)
#输出11.3，代表成功安装了cuda 11.3
torch.cuda.is_available()
#True
