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。
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。
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。
(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
>>>
卸载原来的Pytorch:
pip uninstall torch
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
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
在conda指定环境下执行以下命令即可:
conda install cudnn
(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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