防坑指南-pytorch-GPU下载安装
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发布时间：2024-09-27 17:03
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时间：2024-10-31 11:57
防坑指南：PyTorch GPU下载安装教程
为了优化神经网络模型训练速度，GPU的使用至关重要。本文将分享一次安装过程中的经验，以帮助自己回顾和为后续者提供参考。虽然不详述每一步，但重点在于关键步骤。以下是安装流程的简要概述：
安装准备
- 需要Anaconda、CUDA、CuDNN和PyTorch（以及PyCharm，按个人喜好选择）
检查显卡与CUDA版本
- 在控制面板-设备管理器-显示适配器中查看显卡，控制面板或NVIDIA控制面板检查驱动及CUDA支持的版本
下载Anaconda
- 访问Anaconda | Indivial Edition下载，并参考教程安装
安装CUDA和CuDNN
- 从CUDA Toolkit Archive和cuDNN Archive下载，并确保与显卡驱动及PyTorch版本兼容
验证安装
- 通过cmd命令行验证CUDA安装，运行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe
下载GPU版PyTorch
- 访问download.pytorch.org，根据CUDA版本选择相应版本安装
PyTorch环境配置
- 创建新conda环境，安装torch、torchvision和torchaudio
PyCharm调试环境设置
- 将PyCharm的Python解释器指向新创建的Anaconda环境，并测试GPU可用性
以上就是安装PyTorch GPU环境的基本步骤，通过这些操作，你将能够充分利用GPU加速你的神经网络训练。务必注意CUDA版本的匹配，以避免不必要的麻烦。祝你安装顺利！
