• 如何解决笔记本上有GPU但是torch.cuda.device_count()==0的问题?


    安装CUDA Toolkit

    查看显卡版本

    打开NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件->NVCUDA64.DLL,查看其版本号。我的是12.0.151。
    在这里插入图片描述

    更新显卡驱动

    打开控制面板->所有控制面板项->设备管理器->显示适配器->右键NVIDIA**->选择更新驱动程序->自动搜索驱动程序->完成并关闭面板。
    在这里插入图片描述

    下载适配的CUDA Toolkit并安装

    网址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。安装就全选最经典的就行。他会自动设置CUDA环境变量。
    在这里插入图片描述

    查看Torch是否是GPU版本?

    查看

    (d2l-zh) PS C:\Users\15495\Documents\Jasmine\prj\DeepLearning\code\d2l-zh\pytorch> python
    Python 3.8.17 (default, Jul  5 2023, 20:44:21) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import torch
    >>> print(torch.__version__)
    2.1.0+cu121  # 如果是cpu的版本,需要重装Pytorch,现在的cu121是gpu的版本,因此不需要重装Pytorch
    >>>
    
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    重装Pytorch

    卸载原来的Pytorch:

    pip uninstall torch 
    
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    查看笔记本所带CUDA的版本:在命令提示符中输入命令NVIDIA-smi,可以看到本人的CUDA Version:12.0
    在这里插入图片描述
    查找并安装适配GPU的Pytorch:
    在以下网站寻找适配笔记本CUDA的Pytorch版本https://pytorch.org/get-started/locally/#no-cuda-1。复制生成的command到conda环境下安装cuda包:

    conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
    
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    conda安装gpu

    在conda指定环境下执行以下命令即可:

    conda install cudnn
    
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    测试

    (d2l-zh) PS C:\Users\15495\Documents\Jasmine\prj\DeepLearning\code\d2l-zh\pytorch> python
    Python 3.8.17 (default, Jul  5 2023, 20:44:21) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import torch
    >>> torch.cuda.device_count()
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44410704/article/details/133772221