一、CPU版本PyTorch安装

直接通过pip命令安装即可:pip3 install torch torchvision torchaudio

若需要离线安装,可以考虑下载whl包然后自行安装。下载whl的链接:https://download.pytorch.org/whl/torch/。

手动下载whl时,需要注意PyTorch与torchvision之间版本对应关系。可以到https://github.com/pytorch/vision或https://pytorch.org/get-started/previous-versions/查看。

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二、GPU版本PyTorch安装

目前PyTorch不仅支持NVIDIA的GPU,还支持AMD的ROCm的GPU。

步骤:

  • 根据NVIDIA驱动程序版本和要安装的PyTorch版本,确定安装哪个版本的CUDA。
  • 根据CUDA版本,安装对应版本的cuDNN。

1.GPU计算能力要求

对于N卡,需要计算能力(compute capability)≥3.0。

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可在https://developer.nvidia.cn/cuda-gpus#compute查看GPU计算能力。

2.CUDA版本选择

2.1 根据NVIDIA驱动程序版本确定支持的最高CUDA版本

打开NVIDIA控制面板→系统信息→组件,查看NVCUDA64.DLL的产品名称栏,可查看驱动程序支持的最高CUDA版本。

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或在命令行中输入nvidia-smi,在CUDA Version栏查看支持的最高CUDA版本。

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2.2 根据PyTorch版本选择CUDA版本

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或在https://download.pytorch.org/whl/torch/查看过往版本PyTorch支持的CUDA版本。

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此处的cu121表示支持CUDA12.1版本

3.CUDA安装

NVIDIA官网通常只展示最新的CUDA版本,过往CUDA版本可在https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载。

选择相应CUDA版本后,选择要安装的平台,Installer Type安装方式选择exe(local)本地安装。

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双击.exe文件进行安装,首先需要输入临时解压路径,临时解压路径在安装结束后会自动被删除,保持默认即可。

选择精简,会安装所有组件并覆盖现有驱动程序。点击下一步。

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如果出现以下提示,表明缺少Visual Studio,部分组件不能正常工作。不用在意,选择I understand…。点击Next。

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安装完成,点击关闭。

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可在命令行使用nvcc --version查看CUDA版本信息。

4.cuDNN安装

cuDNN(NVIDIA CUDA Deep Neural Network library,深度神经网络库)是用于深度神经网络的GPU加速原语库。cuDNN为标准例程 (如前向和反向卷积、注意力、matmul、池化和归一化) 提供了高度调优的实现。

cuDNN下载地址:https://developer.nvidia.com/cudnn-archive。

cuDNN下载后是一个压缩包,解压后包含bin、include、lib三个文件夹。

找到CUDA安装目录,默认在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1

分别将cuDNN的bin、include、lib\x64文件夹中的文件拷贝到CUDA的bin、include、lib\x64文件夹中。

下面验证cuDNN是否安装成功。进入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\extras\demo_suite目录下,打开命令行,分别执行deviceQuery.exebandwidthTest.exe。如果出现类似下图的输出则说明安装成功。

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5.PyTorch安装

新建一个虚拟环境来安装PyTorch。

在命令行输入conda create -n pytorch-2.6.0-gpu python=3.12创建一个环境名为pytorch-2.6.0-gpu,Python版本为3.12的虚拟环境。

使用conda activate pytorch-2.6.0-gpu激活pytorch-2.6.0-gpu虚拟环境。

在官网https://pytorch.org/get-started选择要安装的版本,复制命令,在命令行中执行以安装PyTorch。

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若安装速度较慢或安装失败,可配置pip的国内镜像源pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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