Windows 下 CUDA, cudnn, Pytoch 卸载

2024-01-28  本文已影响0人  奥怪

hello, 大家好，今天趁着刚好要升级一下 cuda 来，用这个场景来演示一下 windows 下如何 CUDA, cudnn, pytoch 卸载、更新、安装。

安装准备

首先需要

查看本机支持的 cuda 版本及相关信息

这里有两种方法可以查看，效果是一样的。

我们先演示第一种

查看本机支持的 cuda 版本 查看本机支持的 cuda 版本

这两种方法查看到的都是本机支持的最高版本的CUDA，它是可以向下兼容的。一般我们不需要安装最高版本，而是通过下面的结合 pytoch 版本来选择。

查看已安装版本

先来看看我已经安装的 CUDA 版本

查看已安装版本

查看本机支持的 pytoch 版本 及相关信息

接着我们来看看本机支持的最高 pytoch 版本是多少，我们打开 pytorch 官网

PyTorch

这里我们可以看到本机，支持最高是 12.1 。

查看本机支持的 pytoch 版本

而我们上面查看到的本地实际上可以支持到 12.4，但是 pytorch 只支持到 12.1，所以我们 CUDA 只安装到 12.1 的版本就够了。

卸载旧版

然后我们继续卸载就版本的 CUDA

卸载旧版

这里你们有什么卸载什么即可。

下载cuda安装包

接着我们去官网下载 CUDA

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

我们这里要安装的是12.1 的版本。只需要关注小数点后一位即可，后面选最新即可。

选择好自己的平台，并点击下载

下载cuda安装包

这里的路径建议直接默认，避免很多麻烦。

这里提示我们有新版本可以忽略

我们选择自定义，因为我们只卸载了 CUDA 所以只需要安装 CUDA 即可。

安装 CUDA

这里的路径建议也是保持默认

安装 CUDA

然后下一步，等待安装即可。

安装注意：

如果你是第一次安装且没有安装 vs 的话，必须去掉在 CUDA 中的 visual studio integration 这一项。

但是如果有需要的请勾上。

检查

安装完成后，我们最好检查一下

检查

下载cudnn安装包

接着我们继续下载 cudnn 库

https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey

它会叫你注册登录，你就注册登录即可。

找到适用于你自己 CUDA 的版本。

下载cudnn安装包

这里我下载过了，就直接演示

将下载到的压缩包解压到 cuda 的安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXXX下并覆盖。

检查环境变量

安装后重新检查环境变量的 path 变量中确认下面 3 项均存在，如果缺少则添加。

验证效果

随便打开个 python 环境，安装一下 pytoch

我们直接用官网的命令安装即可。

最后用下面的 python 代码来验证一下是否可以调用 GPU

import torch
torch.cuda.is_available() # 查看pytorch是否支持CUDA
torch.cuda.device_count() # 查看可用的CUDA数量
torch.version.cuda # 查看对应CUDA的版本号
验证效果

至此，我们的卸载，更新，安装就教完了。

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