pytorch+CUDA+CUDNN配置教程

首先贴上参考教程的链接pytorch配置教程 如果是Ubuntu下配置参考链接ubuntu下配置pytorch https://www.cnblogs.com/jisongxie/p/10055411.html 如果是windows下可以跳过这两个链接 深度学习第一步A.Step1:Install Python 3.6B.Step2:Install PytorchC.Step3: Install CUDA+CUDNND.其他包的安装 A.Step1:Install Python 3.6 首先安装python，官网下载安装包https://www.python.org/downloads/这里有 PyTorch是一款强大的深度学习框架，它为研究人员和开发者提供了灵活的环境，便于构建和训练复杂的神经网络。CUDA是NVIDIA公司开发的用于加速计算的并行计算平台，而CUDNN是CUDA的深度学习库，它包含了针对卷积神经网络（CNN）优化的高效算法。在配置PyTorch时，结合CUDA和CUDNN可以充分利用GPU的计算能力，加速模型的训练过程。 **A. 安装Python 3.6** 1. **下载安装包**：你需要从Python官方网站下载对应操作系统的Python 3.6版本。在安装过程中，确保勾选“Add Python to PATH”选项，这样可以在命令行中直接使用Python。 2. **安装pip**：Python 3.6通常会自带pip，这是Python的包管理器，用于安装和管理额外的Python库。如果未包含，可以通过`get-pip.py`脚本进行安装。 3. **验证安装**：安装完成后，打开命令行或终端，输入`python --version`和`pip --version`检查Python和pip的版本。 **B. 安装PyTorch** 1. **在线安装**：访问PyTorch官网（https://pytorch.org/），根据你的操作系统（Windows、Linux或MacOS）、Python版本和是否需要CUDA支持来选择合适的安装命令。复制该命令并在命令行执行。 2. **离线安装**：如果你的网络环境不稳定，可以选择下载.whl文件，然后通过pip手动安装。例如，对于Python 3.6和CUDA 10.1，可以找到对应的whl文件，如`torch-1.7.1%2Bcu101-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl`，然后使用`pip install torch-1.7.1%2Bcu101-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl`命令安装。 **C. 安装CUDA+CUDNN** 1. **下载CUDA**：访问NVIDIA的CUDA Toolkit页面（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），选择适合你操作系统的版本，并下载CUDA安装包。 2. **安装CUDA**：运行下载的安装包，按照向导提示进行安装。注意在自定义安装时，确保勾选开发者工具（如NVIDIA GPU驱动程序）和CUDA samples，以便于测试CUDA环境。 3. **下载CUDNN**：登录NVIDIA Developer账号，从CUDNN资源页面（https://developer.nvidia.com/cudnn）下载适用于你CUDA版本的CUDNN压缩包。 4. **安装CUDNN**：解压下载的CUDNN文件，将头文件复制到CUDA安装目录的include文件夹，将库文件复制到lib64文件夹，并将库链接路径添加到系统环境变量。 **D. 其他包的安装** 1. **安装 torchvision**：PyTorch通常与torchvision一起使用，用于图像处理和数据集。你可以通过`pip install torchvision`来安装。 2. **安装其他依赖**：根据项目需求，可能还需要安装numpy、scikit-learn、Pillow等其他Python库。使用`pip install 库名`命令即可。 配置完成后，可以通过运行一段简单的PyTorch代码来测试CUDA是否成功启用。例如： ```python import torch if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") device = torch.device("cuda") else: print("CUDA is not available.") device = torch.device("cpu") ``` 如果输出`CUDA is available!`，则表明PyTorch已成功配置，可以利用CUDA进行GPU加速的深度学习任务。记得根据具体项目需求调整PyTorch、CUDA和CUDNN的版本，以确保兼容性。在进行大规模的深度学习项目时，保持软件更新至最新稳定版本也是个好习惯。