詳解win10下pytorch-gpu安裝以及CUDA詳細安裝過程

首先我們要確定本機是否有獨立顯卡。在計算機-管理-設備管理器-顯示適配器中，查看是否有獨立顯卡。

可以看到本機有一個集成顯卡和獨立顯卡NVIDIA GetForce GTX 1050。

接下來，測試本機獨立顯卡是否支持CUDA的安裝，點擊此處查詢顯卡是否在列表中。

從上圖中，可以看到我本機的獨立顯卡是支持CUDA安裝的，計算力是6.1。

那麼，接下來就是選擇CUDA進行安裝即可，點擊此處

這裡我選瞭CUDA Toolkit10.0的版本，至於選擇哪個版本，個人認為應該沒多大差別，一般就是看這個版本是否要求GPU的計算能力是多少以上。大約是2.1G。我用windows的IDM下載工具下載的，速度蠻快的。

接著就是安裝過程，雙擊打開顯示臨時解壓目錄，不需要改變，默認即可。

接下來，進入NVIDIA安裝過程，在這安裝過程中，我一開始直接選擇的精簡安裝，但由於VS的原因，導致無法正常安裝，於是我換成瞭自定義的安裝方式，並將VS勾給去掉，便可以正常安裝瞭，至於CUDA的安裝目錄，大傢默認安裝在C盤即可。

安裝完成之後，便是配置環境變量。環境變量配置如下圖所示。

測試CUDA是否正常安裝。可以看到測試成功，接著進行cudnn的下載。

點擊此處，選擇下載download cudnn，但這裡需要你註冊一個賬號，然後進行問卷之後才可以進行下載頁面，反正一步步操作即可。

然後因為我上一步CUDA的版本是10.0,而CUDNN的版本要跟CUDA版本一致，所以選擇第二個下載即可。

下載之後，解壓縮，將CUDNN壓縮包裡面的bin、clude、lib文件直接復制到CUDA的安裝目錄下，直接覆蓋安裝即可。

直接來到Pytorch的官網，此處，因為根據自己的配置進行選擇，我試過用conda安裝，但是conda安裝老是不成功，也替換過清華鏡像源，但速度實在是龜速，半天沒動靜。雖然pip下載也蠻慢，但至少可以安裝成功。這裡我對pip的安裝方式，稍作修改，讓其直接從清華鏡像源下載。然後慢慢等待安裝成功即可。

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

然後命令行驗證pytorch是否正常安裝成功，這裡可以正常打印出版本號，安裝沒問題。

import torch
print(torch.__version__)

但接下來我嘗試讓其輸出是否可以正常調用CUDA，卻輸出False.

print(torch.cuda.is_available())

經過一段時間的交流，找到問題所在。因為我本機是集成顯卡和獨立顯卡並存，可能是因為默認調用集成顯卡而造成的問題，那麼接下來就是將獨立顯卡設為默認即可。

但我因為多次嘗試的結果，成功將我本機的NAVIDIA控制面板給卸載掉瞭，無法正常打開，所以我還需要重新下載NVIDIA的控制面板，來到官網此處，選擇對應的版本下載安裝即可。

然後右鍵打開NIVIDIA控制面板，選擇管理3D設置，全局設置中選擇高性能NVIDIA處理器即可。

然後在命令行下重新輸入

import torch
print(torch.cuda.is_available())

即可返回True，若還返回False的話，記得重啟一下電腦，遇到問題重啟一下電腦，看是否可以正常顯示。

到此這篇關於win10下pytorch-gpu安裝以及CUDA詳細安裝過程的文章就介紹到這瞭,更多相關pytorch-gpu安裝及CUDA安裝內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！