Win10+RTX3060配置CUDA等深度学习环境

 Win10+RTX3060机器学习环境配置

 1、下载准备
 2、下载安装CUDA和CUDNN
     2.1 cuda和cudnn下载
     2.2 cuda和cudnn安装
 3、安装GPU版pytorch与TensorFlow
     3.1 下载
     3.2 安装

 

 1、下载准备

    相关的安装包比如CUDA、CUDNN、Pytorch等都可以在python环境配置相关链接找到相应版本下载。这里所有的库都是下载到本地后再安装的。

  •  选择CUDA版本,在NVIDIA控制面板可以看到RTX3060驱动目前最高支持CUDA 11.2版本

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 实测目前RTX3060不支持CUDA 11以下版本,会报错:cuda的算力要支持你的显卡算力。

  • 显卡驱动、算力、cuda版本等查看CUDA发行文档说明
  • torch与torchvision版本对应

 2、下载安装CUDA和CUDNN

 2.1 cuda和cudnn下载

 1、要先下载Visual studio,才可以安装CUDA,安装vs随便选几个就好

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 2、进入CUDA官网下载CUDA,这里我下的是CUDA11.1.1版本的

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3、 开始下载,共3.1G。需要花点时间,这边可以先去下载好cudnn

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 4、cudnn下载
    cuda可以看做是一个工作台,而cudnn是基于cuda的深度学习加速库,想要在cuda上深度学习加速必须安装cudnn。
    进入cudnn官网,下载cudnn需要登录,没有账号的根据官网提示注册下,很快的。我是直接用qq登录的。登录进去后选择相应版本下载,共661MB
 

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2.2 cuda和cudnn安装 

1、 双击下载好的cuda应用程序,

 然后是建立一个临时文件存储提取出来的内容,安装好会自动删掉。

2、 这里因为之前下载了vs,所以自定义可以不选vs,但我测试了直接选择精简的(全部安装),也没报错(如果这里的新版本号小于当前版本号,那一定要把这个勾去掉。否则会安装失败(相同或大于的话,就不用去勾了

 

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3、 默认安装到c盘就好的,也占不了多大空间

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4、 安装好后,打开下载好的cudnn文件夹,发现里面有三个子文件夹,将文件夹里面包含的的文件(如下图)分别复制到C盘安装目录的对应文件夹里

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 以bin为例,复制到CUDA下面对应的文件夹,include和lib也类似。

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5、重启电脑。

 3、安装GPU版pytorch

3.1 下载

1、离线下载pytorch
在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html找到与当前python对应的版本pytorch以及torchvision版本,下载到本地。

其他需要的库可以在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载好。

 2、在线安装

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 在终端输入:
pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 说明:此博客部分内容借鉴

(37条消息) Win10+RTX3060配置CUDA等深度学习环境_地中海の养成记-CSDN博客_rtx3060

 

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