本文主要是介绍Windows10 + cuda10.0 + pytorch1.2.0 + torchvision0.4.0环境配置,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
Windows10 + cuda10.0 + pytorch1.2.0 + torchvision0.4.0环境配置
先附上我使用的文件的百度链接,后续也有下载路径,可以根据自己的需要下载
链接:https://pan.baidu.com/s/1vy7NwfL25_uFvFNpWj19Ig
提取码:fa68
要安装pytorch,首先要配置好python环境,个人建议使用anaconda安装,首先到官网上下载anaconda。
大概长这样,然后双击运行,一路的next和agree就可以了,最后一步请看图,
一定要勾上这个勾,虽然他官方不建议,但是其实这个的目的只是为了自动配置环境变量,要是不勾的话就自己配置就可以了,否则是没法用的,所以还是老老实实勾上吧。
安装完之后打开终端,就电脑左下角输入cmd打开就可以,然后在终端中输入python
如图输入python后会看的安装的版本时间等信息,那么就恭喜你安装完了,然后就可以按照pytorch了。
简单说一下pytorch的环境配置,这里以pytorch1.2.0为例,可以按照这个方法安装任何版本。
首先先要下载cuda和cudnn,先看cuda,附上网址:
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
如图可以选择自己需要的cuda版本,我选的是cuda10.0,然后再下载cudnn,附网址:
https://developer.nvidia.com/cudnn
如图点击download,进去之后需要注册登录一下,不过可以微信或者qq登录,还挺人性化,登录之后可以看见这些
如果需要更多的版本,可以点击Archived cuDNN Releases,然后就能看见这样一翻景象,
选择自己想要的,后面写的很清楚是,一定要选适合自己的cuda版本的,我选的是7.4.1,然后就可以进行安装了。
双击cuda的安装包,
最好是不要更改这个地址,直接点击ok
然后就同意并继续,这里选择自定义,然后一直下一步安装即可,安装好cuda后,将cudnn的压缩包解压,找到这个路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0,可以看到很多的文件夹,找到cudnn中同名的三个文件夹
将这三个文件夹中的文件分别复制到cuda中的同名文件夹中,cuda的安装就这样愉快的结束了。然后打开终端,输入nvcc -V,即可查看安装的版本。
折腾了半天,终于可以按照pytorch了,这里给两种方法,第一种是简单的,直接在终端中输入命令:
pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
如果这样的方式安装特别慢,那还有另一种办法,就是直接安装whl文件,那么就需要先下载一下这两个文件了。
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
进入这个网址里面可以下载torch和torchvision
要下载cu开头的文件,不要下载cpu开头的,而且cu的版本要和自己安装的cuda版本一致。下载好之后,在下载的位置直接打开终端,然后输入
pip install torch-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
全部安装完成之后,别忘了,重启一下电脑。
这篇关于Windows10 + cuda10.0 + pytorch1.2.0 + torchvision0.4.0环境配置的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!