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rtx3060深度学习环境搭建

  • 下载文件
  • anaconda换源
  • 开始安装
    • 查看cl.exe
    • 安装CUDA11.1
    • 安装cudnn11.1
    • 安装pytorch
    • 安装torchvision
  • jupyter默认路径-换源-配置
  • VScode

笔记本环境：win10+rtx3060
目前RTX3060不支持CUDA 11以下版本

下载文件

参考链接下载好文件
也有参考
https://blog.csdn/qq_40898222/article/details/117826504
安装的是cuda11.1+cudnn11.1
文件下载链接：https://pan.baidu/s/1cGESy9gmep4OJdZ6Ug_Xaw
提取码：mn0x

anaconda换源

感觉豆瓣源是最快的
conda换成豆瓣源：

conda config --add channels https://pypi.douban/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://pypi.douban/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://pypi.douban/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://pypi.douban/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://pypi.douban/anaconda/cloud/pytorch/

生成conda config配置文件:

conda config --set show_channel_urls yes

conda的配置文件在：C:\Users\Wu
打开后，删掉清华源，添加豆瓣源：

channels:
  - https://pypi.douban/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://pypi.douban/anaconda/cloud/menpo/
  - https://pypi.douban/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://pypi.douban/anaconda/cloud/msys2/
  - https://pypi.douban/anaconda/cloud/conda-forge/
  - defaults
show_channel_urls: true

开始安装

先安装完VS2019，勾选C++桌面，为保险，下面有个python计算支持，我也有√

查看cl.exe

这里把VS2019安装到了D盘，所以cl.exe的完全路径为：D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\Hostx64\x64\cl.exe
然后把这个目录路径添加到系统Path中
用命令看下是否能正常调用：

cl.exe --version

结果为：

安装CUDA11.1

双击运行：cuda_11.1.0_456.43_win10.exe
提示临时抽取安装，直接确认了，

安装精简版本。
重新打开Prompt，或者其他的命令窗口，测试下nvcc

也没有说要自己添加一些环境变量啊，感觉它自己应该会装好的吧，不然设计安装程序的人就有些许沙d了。
定位到cuda安装目录，运行测试程序：

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite

注意版本号v11.1，如果是v11.0，修改下即可。
再运行个示例：

bandwidthTest.exe

返回如下：

安装cudnn11.1

将解压文件里面的bin、include、lib文件夹复制到CUDA安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1

安装pytorch

安装pytorch==1.8

pip install -i http://pypi.douban/simple/ --trusted-host pypi.douban pytorch==1.8

要是有错误：ERROR: No matching distribution found for pytorch
升级下pip

python -m pip install --upgrade pip

还错，开梯子，或者离线下载安装：https://pytorch/
cuda、cudnn、pytorch、tensorflow的对应关系
cuda11.1需要pytorch1.8:

安装pytorch1.8,试用下面的镜像源加速下载命令：

pip install --user torch==1.8.0 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html -i http://pypi.douban/simple/ --trusted-host pypi.douban

这里是可以正常安装的，，，

安装torchvision

官网的指导
linux或windows的在线安装：

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

# CPU Only
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly -c pytorch

linux或windows下载离线包安装：

# RocM 4.0.1 (Linux only)
pip install torch -f https://download.pytorch/whl/rocm4.0.1/torch_stable.html
pip install ninja
pip install 'git+https://github/pytorch/vision.git@v0.9.0'

# CUDA 11.1
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html

# CUDA 10.2
pip install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0

# CPU only
pip install torch==1.8.0+cpu torchvision==0.9.0+cpu torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html

要是仍然失败，参考的这里
自己手动下载对应包，进行安装：
链接跳转
打开的链接中，搜索cu111，python是3.8，windows下，那么就是下面的版本：

浏览器自动下载速度一般，右键迅雷下载，速度可double、triple。
上面的方法中，手动离线下载，速度最快。

再搜索torchvision-0.9.0并下载amd64.whl cp38代表python3.8版本
再搜索torchaudio-0.8.0

下载后放到一个文件夹里面
定位到文件夹目录后，手动安装：
打开PowerShell Prompt输入命令安装：

cd D: #进入D盘
pip install .\torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install .\torchvision-0.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install .\torchaudio-0.8.0-cp38-none-win_amd64.whl

验证pytorch:

import torch
print("hello pytorch {}".format(torch.__version__))
print(torch.version.cuda)

done:

看下显卡信息：

nvidia-smi

如下：

打开steam 壁纸Wallpaper：

GPU占用，果然提高了：

jupyter默认路径-换源-配置

打开图标所在位置——右键属性
把末尾的双引号内容删掉，空格，再填充自己的工作目录

最后，目标里面的内容是形容下面的。
D:\ProgramData\Anaconda3\python.exe D:\ProgramData\Anaconda3\cwp.py D:\ProgramData\Anaconda3 D:\ProgramData\Anaconda3\python.exe D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\jupyter-notebook-script.py D:\Anaconda-Jupyter\Project

新建个test文件夹测试，

查看conda是否正常：

conda --version

正常如下：

win下，换源，在Prompt中敲命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud/conda-forge
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud/msys2/

查看换源是否成功：

conda config --show channels

正常结果类似如下：

VScode

下载安装后，打开，在扩展（Ctrl+Shift+X）中搜索Chinese，安装中文包。
搜索python 安装（方便提示关键字）

本文标签： Anaconda

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