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文章目录
- 背景
- 真正的背景
- 步骤
- 具体实现
- 1.安装对应版本的CUDA
- 1.1.查看自己的CUDA的版本
- 1.2 下载并安装CUDA
- 1.3 验证CUDA
- 2.安装CUDA对应的CUDNN
- 2.1 找到cuda对应的cudnn的版本
- 2.2. cudnn下载
- 3.安装对应CUDA、python版本对应的torch
- 3.1 找到对应的torch的whl文件
- 3.2 安装torch
- 3.3 验证torch是否安装成功
- 4.安装torch对应的torchvision
- 4.1 找到对应的torchvision的whl文件
- 4.2 安装torchvision
- 4.3 验证torchvision是否安装成功
背景
由于windows11刚出，想体验一下简约清爽的界面，一头热就升级到windows11了，用了大概一个月突然发现太卡了，没有windows10的体验感，想换回去，于是在网上找教程，发现了下图（挺秃然的)：
好家伙，居然被Microsoft安排了一波。不想重装系统的我就姑且忍受这暂时的卡顿吧，相信微软会改进这一点的(起码在UI界面的设计方面还是有很大的提升的)。突然，今天上机器学习的实验课的时候，老师让我们在自己的电脑上搭建pytorch环境，我想着之前windows10遗留下的GPU版本的pytorch的任务没完成，今天就把这个待解"问题"完成一下。
真正的背景
希望能够帮助更多的朋友减少搭建环境的时间，更快地投入开发。接下来就是真正地搭建环境了,我的硬件为:联想拯救者R7000，GPU的版本为:GTX1650;软件为:anaconda、pycharm、python3.7版本
步骤
- 安装对应版本的CUDA
- 安装CUDA对应的CUDNN
- 安装对应CUDA、python版本对应的torch
- 安装torch对应的torchvision
具体实现
1.安装对应版本的CUDA
1.1.查看自己的CUDA的版本
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打开NVIDIA Control Panel，点击系统信息
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点击组件，查看到自己的CUDA最高的版本，当然如果安装低于这个版本的CUDA也是可以的，但是注意不能安装高于这个版本的CUDA哦
1.2 下载并安装CUDA
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官网找到合适的版本下载，官网链接：https://developer.nvidia/cuda-toolkit-archive
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安装CUDA
下载后点击exe文件开始安装
这里我们选择默认的位置就行，之后就等待安装完成即可
选择安装选项
等待安装成功
注：若安装过程中出现失败的情况，可以重新安装一下或者降低一下cuda的版本,之前我就是安装cuda11.6安装一直失败，然后改变为cuda10.0就成功了
1.3 验证CUDA
通过cmd打开命令终端，输入nvcc -V
如果没有出现问题，到这里我们的cuda就安装完成了！当然，俗话说"常在河边走，哪有不湿鞋"，万一出现了如下情况：
内心肯定在想：咋又错了呢？我都是按照步骤来的呀！不要急，看看我们的环境变量,很有可能是它的问题！
打开我们的系统变量：
再去输入nvcc -V就可以了
2.安装CUDA对应的CUDNN
2.1 找到cuda对应的cudnn的版本
可以去官网上找到cuda对应的cudnn
注意：这里cuda和cudnn的版本一定要对应！！！
2.2. cudnn下载
- 官网链接：https://developer.nvidia/rdp/cudnn-download
注：第一次进入官网的时候要进行注册登录才可以正常地下载哦
- 解压下载的zip压缩包，将解压后文件夹复制到如下图的指定的位置
到这里，我们的cudnn就成功安装成功了！！
3.安装对应CUDA、python版本对应的torch
3.1 找到对应的torch的whl文件
这里由于pytorch官网没有写cuda10.0的下载命令，而且官网下载较为慢，所以我们直接下载whl文件进行安装
首先将https://download.pytorch/whl/torch_stable.html复制到浏览器里打开包下载界面。找到对应的文件：
解释：cu100：代表的是cuda的版本号为10.0;cp37:代表的是python的版本为3.7;win_amd64:代表的是选择的是windows x64位的操作系统；torch-1.2.0:代表的是pytorch的版本为1.2.0（注意：python版本号代表着我们必须使用的是python3.7版本的虚拟环境，不能使用其它版本的，否则会报错）
3.2 安装torch
3.3 验证torch是否安装成功
进入pycharm的终端控制台:
验证torch:
到此，我们的torch也就安装成功了！！！
4.安装torch对应的torchvision
4.1 找到对应的torchvision的whl文件
首先将https://download.pytorch/whl/torch_stable.html复制到浏览器里打开包下载界面。找到对应的文件：
4.2 安装torchvision
4.3 验证torchvision是否安装成功
至此，我们就成功地搭建好win11下的GPU版本的pytorch环境了，接下来就可以利用GPU这把武器去闯关机器学习、深度学习等等高阶领域啦！！！！
附：为了让大家避免下载速度过慢以及卡在官网转圈圈的界面，特地将上面需要的文件以及压缩包上传到百度网盘上供大家使用哈
链接：https://pan.baidu/s/1k3y-mTgFoPsoJkBFuL52RQ
提取码：PZS6
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