由于本人换了台机器 因此又再安装了一遍pytorch 这一篇是用来记录关键要点的。
常见问题 各版本对应NVIDIA、cuda与pytorch的版本需要配套 特别是NVIDIA和cuda 需要查阅最新的标准 最好的办法就是直接都更新到最新 肯定没问题。
安装完驱动之后 可以使用nvidia-smi命令确认。
具体版本对应表网站上很多 需要安装的时候最好看一下最新的 或者直接去NVIDIA官网查看。
cudann!!需要特别注意的是 安装完cuda之后 还需要再将cudann中的相关文件放入cuda 并配置环境变量。相关的文章已经很多 不再赘述。如果不这么做 可能无法卷积。
pytorch中cudatoolkit库与当前cuda版本不对应直接按照官网的来。比如说 我现在是cuda11.3 但是pytorch官方给的安装语句是11.1 但是使用后是可行的。小数点后的数字不对应应该影响问题不是很大。
但是一切以官方为准
pytorch安装语句 换源没必要换成清华镜像啊啥的 直接使用官方的语句并不慢 一点几G大概下载了20分钟左右
目前CUDA11.1及以上的 官方安装语句如下 网址 https://pytorch.org/
NOTE: conda-forge channel is required for cudatoolkit 11.1 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit 11.1 -c pytorch -c conda-forge
其中官方还特意强调了 使用conda-forge安装通道 是因为要安装cudatoolkit库 因此 如果使用其他源就可能面临着安装失败
查看是否安装成功
