因为adamw优化器要求torch版本1.5.0以上, 而cuda10.0对应torch到1.4.0因此更新cuda,cudnn,torch 卸载cuda10.0
cuda选11.1 官网链接 https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.1-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 减压安装目录不能一样 cudnn 对照cuda选
cudnn: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 选 : https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.0.5/11.1_20201106/cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.5.39.zip
将三个文件夹复制cuda内
先看一下到现在是否正确
import torch
print(torch.__version__) # torch version
print(torch.version.cuda) # cuda version
print(torch.backends.cudnn.version()) # cudnn version
输出的 10.0 cuda 的版本并不一定是 Pytorch 在实际系统上运行时使用的 cuda 版本,而是编译该 Pytorch release 版本时使用的 cuda 版本
Pytorch 在实际系统上运行时使用的 cuda 版本运行下面代码
import torch
import torch.utils
import torch.utils.cpp_extension
print(torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME)
位置正确
torch: 选个差不多的版本
# CUDA 11.1
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
但无奈网速太慢,pip又不能断点续传,因此采用离线下载法下载whl后本地安装 成功
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