更新cuda和 pytorch==1.12.1版本,更新到cuda11.3.1

news/2024/5/19 10:16:37/

nvidia-smi       查看gpu支持的最高cuda版本

 

nvcc -V 查看当前cuda版本

卸载旧版本cuda

除了NVIDIA  Geforce、NVIDIA  PhysX、NVIDIA图形驱动程序,将电脑中其他NVIDIA开头的全部卸载

安装cuda

 下载适合的cuda版本

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 

安装自定义路径

更改为自定义路径(和临时解压的路径一样,安装后就被删除了

 

 

验证cuda安装是否成功

'nvcc' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序
或批处理文件。

系统变量有两个路径,是自动生成的

错误:cuda安装后找不到安装文件目录

原因是:将临时解压目录和安装目录设置成一样的了,导致安装结束,临时解压目录被删除,所以安装目录也被删除了;

解决方法:将临时解压目录和安装目录设置成不一样的。

卸载重新安装

 

 在CUDA下创建两个文件夹

修改

 

安装成功

 

 

跟新pytorch (安装时condainstall pytorch cuda90

 

 

更新cuda后, 验证之前的pytorch

import torch # 如果pytorch安装成功即可导入
print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用
print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量
print(torch.version.cuda) # 查看CUDA的版本号


 

 

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CUDA 11.3
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
# CUDA 11.6
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge
# CPU Only
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cpuonly -c pytorch 

 

卸载旧版本pytorch

conda uninstall pytorch

conda uninstall libtorch

这个命令时不时会出一些问题,卸载失败
这个时候,就可以尝试以下两种卸载命令:

conda remove XXX

pip uninstall XXX

发现还是卸载不了,卡solving enviroment,算了,重新换环境了

添加源

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

conda config --set show_channel_urls yes 作用是显示包的安装来源

查看 conda config --show channels

使用conda remove -n 环境名 --all 命令删除指定环境

conda create --name aipy39 python=3.9

创建新环境aipy39成功。查看新当前环境包conda list

 

安装

 conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

需要等待,安装包挺大,这让我想起前面卸载时,是不是等待的时间不够长呢? 

采取点手段,很快下载完安装完毕

 

 安装cudnn

https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey

 

步骤:下载完成后为安装包形式,解压后,将文件夹下面的bin目录添加到系统path变量里面

cudnn下载后应该是一个压缩文件,解压完是一个cuda的文件夹,

 

然后cuda文件夹下有bin,lib,include三个文件夹

cd D:\CUDA\cuda_cuda1\extras\demo_suite

deviceQuery.exe

 

bandwidthTest.exe

 测试成功

 

 

 

 

 

 


http://www.ppmy.cn/news/75330.html

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