笔记本配置win10+cuda 10 + pytorch

我的老准系统P150EM 3940XM+ 980M，本来装的是win server2012R2用来游戏，网银，现在用来做点正事。学一学pytorch

目前20200815，pytorch最高只支持到 cuda10.2：

https://pytorch.org/

 

 

1下载安装vs2019

cuda还都是要C编译器的

https://www.cnblogs.com/xuanmanstein/p/13508067.html

 

 

2下载安装cuda

cuda的操作系统只支持 win10 或者win server 2016 2019  

所以只好把系统重装成win10

然后，安装显卡驱动 980M需要改inf

https://www.cnblogs.com/xuanmanstein/p/13507769.html

，下载安装 10.2

http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_441.22_win10.exe

居然要2G，想当年只有不到1G

 安装时选择不安装驱动

也没安装vs，反正现在也都是直接调用pytorch，不自己写cuda的C代码了

设置PATH

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64

 

3 下载安装cuDNN

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

 

https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.0.3.33/11.0_20200825/cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.3.33.zip

 

为了保险，安装个低版本的 7.6.5.32

https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/7.6.5.32/Production/10.2_20191118/cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.zip

 

 

 

复制到bin include lib文件夹到

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

下

 

4 安装pythorch

 

https://pytorch.org/

在官网上选配置，得到相应的命令行，我没装conda 用的pip

pip install torch===1.6.0 torchvision===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

结果发现下载 cuda版本的torch whl太慢，这1G需要下11个小时

pip忘记切换国内源了：

 但是换完也还要1小时，不能忍

直接用迅雷下载：

https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch-1.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

启动 power shell。 

这里要说明一下，torch在使用时会利用numba临时编译为C，需要写临时文件。但是win10的权限系统好像有限制。最好还是不用admin权限启动控制台了

 

直接

 

pip install torch-1.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

 

 然后再运行一次

 

pip install torch===1.6.0 torchvision===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html