windwons 下GPU环境和pytorch安装

安装环境

• windows 10
• cuda 10.2
• cudnn 7.6.5

1 软件安装

1) 下载和安装nvidia显卡驱动

首先要在设备管理器中查看你的显卡型号，比如在这里可以看到我的显卡型号为Titan XP。

NVIDIA 驱动下载：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
下载对应你的英伟达显卡驱动。

下载之后就是简单的下一步直到完成。
完成之后，在cmd中输入执行

nvidia-smi

如果有错误：
'nvidia-smi' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。
把C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI添加到环境变量的path中。再重新打开cmd窗口。
如果输出下图所示的显卡信息，说明你的驱动安装成功

2) 下载CUDA

CUDA用的是10.2版本
cuda下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?
target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

下载后得到文件：cuda_10.2.89_441.22_win10.exe

(3) 下载cuDNN

cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
需要有账号

下载后得到文件：cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.zip

4) 安装cuda

(1) 将cuda运行安装，建议默认路径


安装时可以勾选Visual Studio Integration
(2) 安装完成后设置环境变量

计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和
CUDA_PATH_V10_2两个环境变量。
接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：
这是默认安装位置的路径:C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

在系统变量 Path 的末尾添加：
%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;

再添加如下5条（默认安装路径）：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64

注：与CUDA Samples相关的几个路径也可以不设置

5) 安装cuDNN

复制cudnn文件
对于cudnn直接将其解开压缩包，然后需要将bin,include,lib文件夹复制粘贴到cuda的文件夹下
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
注意：是将bin,include,lib整个文件夹复制粘贴

6）CUDA安装测试

最后测试cuda是否配置成功：
打开CMD执行：

nvcc -V

即可看到cuda的信息

7） 安装Anaconda

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学
计算、数据分析的 Python 包。

1. 下载安装包
   Anaconda下载Windows版：https://www.anaconda.com/products/individual
2. 然后安装anaconda
3. 添加Aanaconda国内镜像配置
   清华TUNA提供了 Anaconda 仓库的镜像，运行以下命令

conda config --add channels 
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels 
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

8）安装pytorch

注意：安装pytorch 1.7以上的版本
创建虚拟环境，环境名字可自己确定，这里本人使用mypytorch作为环境名:

conda create -n mypytorch python=3.8

安装成功后激活mypytorch环境：

conda activate mypytorch

在所创建的pytorch环境下安装pytorch的1.8版本, 执行命令：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

注意：10.2处应为自己电脑上的cuda版本号

离线安装的话：
下载网址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
安装pytorch1.8版本: pytorch-1.8.1-py3.8_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2

conda install --offline pytorch-1.8.1-py3.8_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2