【ML】R7-5800H+RTX3060+win11+pytorch+tensorboard配置记录

目录

• 1. 绪论
• 2. 环境说明
• 3. 步骤
  • 1. cuda安装
    • 1. cuda
    • 2. cudnn
    • 3. 环境配置
  • 2. python环境配置
    • 1. anaconda安装与环境配置
    • 2. pytorch安装
    • 3. tensorboard安装
    • 4. tensorboard使用
  • 3. 遇到的问题
    • 1. User文件夹权限不足
    • 2. torch.cuda.is_available()为Flase
• 4. 相关资源

1. 绪论

本篇为本人个人环境配置事后记录，以便后续查看，包含使用的命令和文件、遇到的问题及解决方案，不包含全部过程截图。

本篇表述除非特殊说明或语法高亮，均表示命令行（cmd/powershell）操作。

2. 环境说明

平台：Windows11

处理器：锐龙R7-5800H

显卡：RTX3060

目标：安装pytorch，能使用gpu计算，使用tensorboard进行log

3. 步骤

1. cuda安装

1. cuda

对应文件：512.95-notebook-win10-win11-64bit-international-dch-whql.exe

安装cuda时，如果不需要NVIDIA的游戏支持，可以只勾选cuda。

2. cudnn

对应文件：x86_64-8.1.0-release-posix-seh-rt_v6-rev0.7z

解压后将文件夹改名为cudnn，复制到cuda安装目录下即可。

3. 环境配置

假设安装目录为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6

• 需要将如下条目加入Path,，并上移至顶端：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\libnvwp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\CUPTI\lib64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\cudnn\bin

• 验证，终端输入:

nvcc -V

2. python环境配置

1. anaconda安装与环境配置

对应文件：Anaconda3-2022.05-Windows-x86_64.exe

• anaconda安装完成后需要将如下条目加入Path环境变量（假设安装路径为C:\ProgramData\Anaconda3）：

C:\ProgramData\Anaconda3
C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts
C:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin

• 安装验证，终端输入：

conda info

• 新建虚拟环境，有两种方法，一是直接命名（默认保存到C盘），二是指定路径,，以下两种方式创建方式在后续使用上是相同的：

conda create -n pytorch
=========
conda create -p C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch

• 后续操作需要在对应的虚拟环境下配置：

conda activate pytorch

2. pytorch安装

pytorch版本：1.11.0+cu113

对应文件：torch-1.11.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

• cd到whl文件所在目录下，从文件安装pytorch，

pip install torch-1.11.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl

• 然后安装torchvision和torchaudio：

pip3 install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0 torchaudio===0.11.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

注：pytorch不会重复安装，这样写是为了防止重复安装pytorch1.11.0版本。

3. tensorboard安装

• tensorboard是tensorflow的组件，尝试各种单独安装都无法正确识别，所以直接安装tensorflow，本人使用的2.5.0版本：

conda install tensorflow=2.5.0

4. tensorboard使用

• 引入：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer = SummaryWriter('D:\proj\log')

"""
写入log
"""

• 查看log文件（两种方式）：

tensorboard --logdir=D:\proj\log
=========
cd D:\proj
tensorboard --logdir=log

3. 遇到的问题

1. User文件夹权限不足

找到C盘下的“用户”文件夹，右键-属性-安全，将当前用户权限改为“完全控制”即可。

2. torch.cuda.is_available()为Flase

cuda安装配置的Path在系统变量时，首次运行powershell需要使用管理员权限，否则可能找不到nvcc路径

4. 相关资源

本文使用的离线软件包分享如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1UBdyDep8DhN2Fe-iDseG1w?pwd=zaat
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