Anaconda虚拟环境中安装torch+cuda+cuDNN-创新互联

踩坑踩坑踩坑!!!

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网上很多关于python+pytorch+cuda+cuDNN的教程,作为一只新手小菜鸟,好不容易跟着众多大佬们成功安装了cuda和cuDNN(从官网下载cuda和cuDNN到本地,在本地进行安装并配置了环境变量),并通过了检测!好家伙啊,发现我不会加到虚拟环境里!(事实是不用单独下载cuda和cudnn,可以直接用conda安装)

接着各种查怎么把安装到本地的cuda整到目标虚拟环境里,发现很多是从conda里直接install,不过直接下载会很慢,大多是在conda中直接从清华大学开源软件镜像站 网址中链接(通过channel)下载,或者从清华大学开源软件镜像站下载cuda和cuDNN包,在conda中从本地install,下文会都提到。

踩坑做法:

从Nvidia官网下载cuda10.2并安装到电脑中,no!no!no!不是这样的!

首先,我们要明确,我们是要在虚拟环境中安装cuda和cuDNN!!!只需要在虚拟环境中安装就可以了。

一套整理过的踩坑做法!(在电脑里安装cuda等)

正确做法(两种都可以): 一. 安装包下载到本地,离线安装到虚拟环境中(这个更保险)

conda环境下安装GPU版本的pytorch

1. 下载离线包

离线包下载地址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

win系统下:torch = 1.10.0,torchvision = 0.11.1,torchaudio = 0.10.0 ,cuda=11.3

PS:系统和包的版本可以换成别的版本,按照自己的需求下载即可。太老的包版本可能在这里找不到,建议换高一些的版本。如果直接有以下安装包,可以直接进入第二步,安装。

(1)下载torch = 1.10.0版本

(2)下载torchvision = 0.11.1

(3)下载torchaudio = 0.10.0

2. 安装

在anaconda的虚拟环境中,cd到这三个文件存储的路径

我存放的位置:

pip install torch-1.10.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

pip install torchvision-0.11.1+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

pip install torchaudio-0.10.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

3. 测试是否安装好

import torch
print(torch.cuda.is_available())

ok

二、评论区大佬提供的下载方法(这个超级好用!!!)

orz  orz  orz  感谢大佬们在评论区里互动,帮助解决大家的困难,以及提供更好的办法!

可以直接在虚拟环境中下载cuda11.1以及对应的torch版本等,利用命令:

pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
​

pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
​

orz   救命,这个命令也太好用了吧!!!   主推!!!

三. 联网下载(在虚拟环境中下载安装,选此办法,但不一定可行)

首先, 在如下位置找到 .condarc 文件以记事本形式打开

将里面的内容,替换成以下内容:(清华的镜像、还有一些其他镜像,下载地址)

(1)原本的内容:

channels:
- defaults
ssl_verify: true

(2)把(1)中内容替换成:

channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

- https://conda.anaconda.org/
- http://pypi.douban.com/simple/  
- http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

show_channel_urls: true
ssl_verify: false

更新!!!

(3)如果上述channels已无法使用,即使用步骤(2)后,经常提示http错误信息,可以尝试这一步,把(1)中的内容替换成:

channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

亲测有效

否则会出现如下错误:

可以创建一个新的虚拟环境安装:

(1)conda create -n env_name python=3.8

(2)conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

也可以在旧的虚拟环境中安装:

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

上面的包版本可以换成你想要的版本,注意要对应,才能成功启用cuda。

(2022.10.28,上面这套应该已经无法下载了,可以最好换成其他版本)

到此,已经完成安装啦!

有帮助的话可以点个小赞嘛  嘿嘿  狠狠地期待住了



悲催死磕旧环境历程,当个笑话

假设pytorch gpu版已安装。我的旧环境里安装的是 pytorch且 cpuonly,从此,我的悲催历程开始了。

在conda虚拟环境中安装cuda 10.2,其他版本类似,更换版本名即可

从清华大学开源软件镜像站下载

conda install cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/

直接下载,慢

conda install cudatoolkit=10.2

在conda虚拟环境中安装cuDNN 7.6.5,其他版本类似,更换版本名即可

conda install cudnn=7.6.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

或者

conda install cudnn=7.6.5

或者自动匹配版本

conda install cudnn

安装完后,查看list,可以看到已经安装到环境中了

但是!!!

我的天,怎么回事?为啥还是不行呢?

突然想起来,我当时安装pytorch的时候,用的是下面的命令:

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cpuonly -c pytorch(这个是官方给的)

用的是cpuonly!也就是,不能使用gpu的,呜呜呜呜.jpg卸载pytorch,conda uninstall

(1)先卸载Pytorch

conda uninstall pytorch

(2)从国内镜像(清华大学)下载

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0

或者从官网下载,超级慢

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 -c pytorch

再次下载pytorch,还是不行,甚至numpy库崩了,我也崩了呀!!!

含泪conda uninstall numpy

conda install numpy 

numpy活了,但是! cuda还是检测不出来??

可能是需要先安装pytorch??再安装cuda??

试试叭:

先全部卸载

conda uninstall cudatoolkit(卸载完这个,cudnn也没了)

conda uninstall cudnn

再下载,如前所述下载方式。

服了,还是不行?!我无了呀!

可能是torch和cuda必须一起安装?如果分开会认为安装的torch是cpu版的?

毁灭吧,torch、cuda全卸载掉,这次一起安装

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

不行呢还是不行呢!

算球,我重新建立了一个新环境,用以下命令创建torch和cuda

conda install pytorch=1.7.0 torchvision=0.8.0 cudatoolkit=10.2

然后就行了???我也不懂为啥,再次用原先的虚拟环境试一下,不行就拜拜!

不行!!!!因为第一次下载的pytorch是cpu版本的,卸载后安装的一直都是cpu,即使后面跟的是cuda,也不会安装成gpu的,原因终于找到了!!要想办法,把这个cpu魔咒去掉!!

首先去清华开源库下载pytorch的gpu版,存放在如下地址中:E:\Software\CUDA10.2\pytorch-1.7.0-py3.8_cuda102_cudnn7_0.tar

(1)安装pytorch gpu版

conda install E:\Software\CUDA10.2\pytorch-1.7.0-py3.8_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2


(2)安装其他选项

conda install torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 cudnn=7.6.5

终成正果!!!  一个  cpuonly  惹的祸!!!!  应该改不会有人遇到我这种情况叭!!

其实可以直接创建一个新环境,安装所需pytorch、cuda版本,没必要和旧环境死磕,我就是想知道为什么不可以直接在旧环境中下载,嘿嘿,算是给我玩儿明白了,泪奔::>_<::

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