不久前PyTorch0.4.0官方支持了Windows,可谓是感天动地,于是乘比较空闲的时间搭搭环境,顺便做下记录。
一.下载和安装CUDA9.1+cudnn-9.1库(注意下载的时候选择好配套的版本)
CUDA 地址如下:
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
cudnn 地址如下:
https://developer.nvidia.com/cudnn
安装过程比较简单,可以参考如下的文章:
https://blog.csdn.net/qq_33993942/article/details/79149669
遇坑一:
本人之前已经安装了VS2017的社区版,在安装CUDA9.1的时候总是安装失败,画面大致如下(这个图是本人网上找的,因为解决之前忘了截图,又不想再搞一次,见谅见谅):
查了一圈发现跟“visual studio integration”这一项有关,因为本人后面只是在PyTorch中用到CUDA,因此在安装中选择“自定义”然后取消了该项的选择,这样就能正确安装了。
这个问题怀疑跟VS的版本有关系,VS2015或者VS2017的其他版本可能就没这个问题,后面有需要再做验证,如果有老哥试了麻烦留个言。
装完了可以cd到“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\extras\demo_suite\”文件夹运行“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”测试下是否成功安装了。
二.装Python 3.6
遇坑二:本人一开始是到官网下载的“python-3.6.5.exe”,安装一直无事发生,感觉良好。但后面PyTorch死活装不上去,才发现这个安装包是32位的。。。后面下了“python-3.6.5-amd64.exe”就好了。
另外记得安装的Python版本要在PyTorch支持之内,具体见官网首页的这张图,本人最开始下的是PYTHON 3.7,后面跑回去改成3.6。。。
三.装PyTorch
在官网选择对应的版本,如下:
可以看到最下面两条语句,在控制台运行下就可以了。
到此全部安装完成,完成后,可按照如下方法测试环境是否正常。
在python中,输入“import torch”
遇坑三(这个坑相当深!!!):出现如下错误
问题是少了“intel-openmp”相关的链接库文件。解决办法是下载相关的文件包,解压出来后把“bin”放到环境变量中,重启,问题解决。(这里可以直接把里面的dll拷贝到已经在环境变量中的路径,这样就可以不用重启)。
需要注意,如果没有“VC++ 2017”的运行库似乎同样也会出现这个问题,本人没试过,有老哥试了上面的还不行可以关注一下。
到此全部的坑填完,安装完成。。。
在python中,输入“import torch”
“print(torch.cuda.is_available())”
可以看到你想要的!
当然,相信还有无数的坑,只是本人运气好避开了,whatever,以后遇到再说吧!