0. 我的主机“码头” 所使用的GPU型号为NVIDIA GeForce RTX 3070;
在pycharm中,常用Anaconda prompt创建虚拟环境;
1. 解决思路:从根本上出发:GPU、项目对pytorch的版本要求是否兼容
下面记录安装python和torch后如何配置cuda和cudnn。
2. 首先,使用shell查看
shell:nvidia-smi # 显卡驱动信息,主要看CUDA支持的最高版本
--- NVIDIA-SMI 546.33 Driver Version: 546.33 CUDA Version: 12.3
shell:nvcc -V # 当前使用的CUDA版本
--- Cuda compilation tools, release 12.3, V12.3.103
Build cuda_12.3.r12.3/compiler.33492891_0
3. 其次,使用py脚本查看
vim version.py
import torch
print(torch.__version__) # 查看torch版本
print(torch.cuda.is_available()) # 看安装好的torch和cuda能不能用,也就是看gpu能不能用
print(torch.version.cuda) # 输出一个cuda版本,注意:上述输出的cuda版本并不一定是Pytorch在实际系统上运行时使用的cuda版本,而是编译该Pytorch release版本时使用的cuda 版本。
import torch.utils
import torch.utils.cpp_extension
print(torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME) # 输出 Pytorch运行时使用的cuda
4. 推算合适的pytorch和cuda版本
关键是理解pytorch和cuda、cudatoolkit的关系,项目中的Pytorch版本要求是2.3.0,去Pytorch官网查找历史版本的pytorch所支持的cuda版本。Previous PyTorch Versions | PyTorch 找到pytorch和cuda的交集,选择cuda最高的*(运算更快)。
安装还分在conda和wheel两种环境下。我选择的是conda下的windows命令行来安装,如图:
详细视频版本讲解可参考:一文理顺:pytorch、cuda版本,从此不再为兼容问题头疼!_哔哩哔哩_bilibili
标签:Windows,torch,Pytorch,python,pytorch,cuda,版本,CUDA From: https://blog.csdn.net/weixin_50128498/article/details/142439938