[Python知识库]2021-07-10

Win10下Pytorch的cuda环境配置

jupyter notebook出现如下问题：

显卡型号为NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti

使用torch.cuda.is_available()判断显示True,但是无法将tensor数据加载到GPU上。根据错误提示，显示**CUDA*型号不兼容。

查看显卡CUDA版本

打开Anaconda Prompt，输入命令nvidia-smi（命令中间没有空格），显示显卡信息如上图所示，CUDA Version为11.3。

输入命令：conda list（显示你所安装的包版本）

找到安装pytorch的版本信息如下：

显示CUDA信息为10.2，查阅相关资料CUDA11以上的不兼容CUDA10.2的配置。

重新安装CUDA11的pytorch虚拟环境

conda创建新的虚拟环境

conda create -n '环境名' python='python版本号'

例如：创建环境名为pytorch的虚拟环境，python版本信息为3.8.8

conda create -n pytorch python=3.8.8

创建完成后，激活环境:conda activate pytorch
原始环境为(base)

conda activate pytorch # 激活环境名为pytorch的虚拟环境

环境名由base变为pytorch。

打开pytorch官网

• 【1】表示pytorch版本信息
• 【2】表示安装语言
• 【3】表示CUDA版本信息号（注意：一定要与自己GPU上的CUDA信息对上）
• 【4】安装命令
  将【4】处的命令复制粘贴到Anaconda Prompt终端运行即可，由于官网需要外网，且下载速度比较慢，安装的pytorch大小为1.6GB。本人安装过程一直失败。
  
  
  解决方法：
  方法一：利用清华镜像源下载安装pytorch安装包。根据上图信息，我们所需的版本信息为pytorch-1.9.0 py3.8_cuda11.1_cudnn8_0。
  
  红线所示压缩包下载，推荐使用迅雷下载（时间就是金钱嘻嘻）
  下载完成后，使用离线包安装命令安装pytorch

conda install --offline 'pytorch安装包绝对路径’

我的示例过程：

此过程需要等待一会，安装成功后，再次运行下述命令，安装一些配套的软件。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge 
# 这是pytorch官网的安装命令

方法二：利用VPN连接外网，此处不再详细说明，有兴趣的自己可以搜索查看相关信息。

验证pytorch环境是否安装成功

命令行输入：python进入python环境，输入下述代码验证是否安装成功。

import torch
print(torch.cuda.is_available()) #应该输出True
x = torch.ones(2,2)
print(x)
x = x.cuda() # 应该显示device='cuda:0'的信息
print(x)

如此pytorch的CUDA环境就配置完毕，解决了显示的错误信息NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.