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Step1:安装cuda

网址: https://developer.nvidia/cuda-toolkit-archive

PS:此处必须先看看电脑显卡是否自己就装了cuda,可以通过执行命令行语句nvcc -V以此检查cuda是否有,如果有将会显示下面的内容

Step2:执行深度学习命令,检验是否能够跑通

device = 'cuda:0'  # 如果电脑上无Nvidia显卡或未安装CUDA框架,请更改为 'cpu'
x = torch.rand(batch_size, seq_len, input_size).to(device)
rnn = MyRNN(input_size, hidden_size, output_size).to(device)
hidden, y = rnn(x)
print(hidden.shape, y.shape)
  • 如果能够跑通说明可以使用GPU跑深度学习。
  • 如果出现下述报错:
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
   该报错表示torch和cuda不兼容,此时只要更换pytorch的版本就可以了,

此时需要转至Step3。

Step3:去往pytorch的官网选择相应出cuda版本并下载pytorch

  • 其中,cuda版本的选择只要低于当前cuda的版本就可以了;

  • 建议不要使用conda安装,因此之后可能会出现由于conda版本未更新等问题而造成安装失败或者安装过慢,因此建议使用pip安装;

  • 使用pip安装时可能会出现超时(即:timeout)等现象,此时可使用管理员的Windows终端执行命令,或者在网络好的时候重试几下等方式解决该问题。博主此处采取的是坚持不懈重试几次解决该问题(一把辛酸泪(╥╯^╰╥)),最终得以成功安装。

以上即为全部内容,OK(*^▽^*)

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