windows下安装torch=1.2.0环境
安装内容:
torch:1.2.0
torchvision:0.4.0
一、安装anaconda
首先安装anaconda,最新版的anaconda默认安装python3.7,不过一般不要用最新的,因为一些包的更新可能赶不上。因此考虑装python3.6。请参考:
https://www.cnblogs.com/zhangkanghui/p/10756630.html
二、安装CUDA和Cudnn
CUDA:NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA的本质是一个工具包(ToolKit)用于GPU加速运算,安装完成之后可以查看一下C:Program FilesNVIDIA GPU Computing Toolkit路径下,或者使用命令行进行查询。
Cudnn:cuDNN是一个SDK,是一个专门用于神经网络的加速包,一般是要与CUDA版本匹配才能使用。
安装内容——torch:1.2.0,torchvision:0.4.0需要搭配的环境是CUDA和Cudnn分别为CUDA10和Cudnn7.4.1.5
cuda10官网下载地址:
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
Cudnn7.3.1.5下载地址:
链接:https://pan.baidu.com/s/1SoDhOJj55Xu63l6U17eWaw
提取码:vci6
下载完成之后得到这两个文件:
注意这里选择自定义,否者可能会安装失败
安装完成之后,找到这个文件夹C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0
然后大家把Cudnn的内容进行解压。直接复制到这个文件夹下就可以了!
三、安装pytorch
pytorch的官方安装方法:
# CUDA 10.0
pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# CUDA 9.2
pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
这种官方安装放法可能会很慢,或者中断失败现象,所以建议使用第二种安装方法,离线安装:
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
这个里面的cp表示的就是python版本,我装的是3.6所以是圈起来的这两个
然后使用迅雷X下载就好了,下载完成找到相应的文件夹,在路径框输入cmd打开命令行:
pip install torch-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
或者使用百度网盘下载:
链接:https://pan.baidu.com/s/1rwT0QGdT5Tpyq6Tg9yACkQ
提取码:gcmt
安装完成之后执行以下命令:
import torch
print(torch.__version__)
继续加油,拖更太久了!