NVIDIA驱动安装

把驱动整理好是第一步,由于前几天不小心更新了驱动,导致驱动版本太新,没有与之匹配的CUDA与cuDNN。于是乎我们需要先卸载掉当前的新版本驱动,去安装旧版本驱动。

  • 卸载之前先到NVIDIA控制面板去看一下你的驱动器类型,是标准版本(standard)还是DCH版,我的笔记本显卡是DCH版,所以后续我们需要DCH版本的驱动。如图:
  • image-20210115111034807
  • 需要旧版驱动的我这里有两个办法,一是下载驱动精灵这个软件,他这里会有很多版本的旧驱动,自行百度即可,注意不要一键安装就好,你只需要他做的就是给你下载旧版本驱动。二是NVIDIA官网也提供了旧版本驱动的下载,只不过不是很全。旧版本驱动下载网址但是我推荐方法二,我用的也是方法二,毕竟是官方的,比较放心,如下图:
  • image-20210115122753546
  • 下载时注意几点:产品类型对应好,笔记本的需要选择notebooks系列;操作系统选好;驱动类型就是之前讲的DCH版;这里语言推荐us,你使用起来没感觉;选择推荐/认证,这样我们可以看到官方提供的版本最旧是441.66版本,现在是2021年1月15日,我们选择此版本。
  • 下载完就是安装,位置默认即可,你换了别的地方,最后他会自己换回来,安装选项随意,如图:
  • image-20210115130555521
  • 安装完成后我们打开命令行输入NVIDIA-SMI来检查一下,如图就说明你驱动整利索了:
  • image-20210115132253046
  • 接下来开始CUDA的安装

CUDA的安装

CUDA是干啥的就不一一赘述了,直接上链接:百度云盘链接 提取码:qjb6

  • 上面给的是CUDA和cuDNN的合集百度云压缩包(从10.1-11.1版本都有)
  • 因为官网的下载速度会让你崩溃的,相信我!
  • 我们查看本机CUDA版本,打开NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件:
  • image-20210115133603810
  • 当前CUDA版本10.2,下载对应版本,安装即可,过程和NVIDIA驱动安装过程类似,在这里提示各位一句,网上有很多教程,各式各样。在安装过程中,有的人让你不安装这个,有的人不安装那个,这些其实都是他们遇到问题之后,对应的解决办法,最好的办法就是你自己想一想哪个是适合你的,就比如我全是官方精简安装,不进行自定义,只是个人观点。
  • 安装完成后,打开命令行,输入nvcc -V,来检查状态,如图正常:
  • image-20210115134922911
  • 接下来我们配置环境变量。
  • 这两个应该是你安装完之后就有的环境变量:
  • image-20210115144801045
  • 添加如下系统变量,注意对应自己的目录:
  • CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0
    CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
    CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
    CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
- 命令行输入`set cuda`,查看:
- ![image-20210115145632281](https://img.99couple.top/20210115145632.png)
- 至此CUDA安装完成,接下来安装cuDNN。

# cuDNN安装

cuDNN刚才应该已经下载好了,都是一起打包的。与其说是安装,不如说是复制粘贴,目的就是更改相关文件达到加速CUDA运算效果。

- 将cuDNN的压缩包解压缩后,将bin、include、lib三个目录复制,粘贴到你CUDA的安装目录下` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2`,如图:
- ![image-20210115150123112](https://img.99couple.top/20210115150123.png)
- ![image-20210115150229813](https://img.99couple.top/20210115150229.png)
- 防止意外,添加cuDNN环境变量:
- `cuDNN_PATH   C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing\Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64`
- ![image-20210115150428815](https://img.99couple.top/20210115150428.png)
- 接下来安装Anaconda3

# Anaconda3安装与PyTorch1.5.0安装

Anaconda属于必备工具,环境管理的神器,网上很多教程,没有特别之处,只是建议安装在D盘,后期环境多了会很占空间的。

- Anaconda安装好之后打开Anaconda Prompt来创建一个新的环境给pytorch用
- `conda create --name pytorch_gpu python==3.7.5`
- 按y确定,完成后激活环境`conda activate pytorch_gpu`
- ![image-20210115152755013](https://img.99couple.top/20210115152755.png)
- 然后在此环境下,安装pytorch框架,直接采用官方命令行语句即可:
- `conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch`
- 还是按y确定,网络问题要么想办法富强上网,要么换镜像源
- conda最好的一点就是它需要啥,做了啥都会给你罗列清楚
- ![image-20210115160233098](https://img.99couple.top/20210115160233.png)
- 安装完成,测试:
- ![image-20210115161452661](https://img.99couple.top/20210115161452.png)
- 可以输出随机张量且CUDA可用

# JupyterNotebook配置
最后修改:2022 年 03 月 24 日
如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏