win10+1060显卡安装anaconda+CUDA10.1+pytorch+cuDNN+tensorflow-gpu

时间:2024-02-17 11:50:14

 

一、 anaconda的安装

anaconda官网:https://www.anaconda.com/distribution/

 

根据自己的需要下载anaconda版本(本文考虑到python3.7可能有些兼容问题采用的是Anaconda3-5.2.0支持python3.6)

百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1UUVJRWs1bjLD8HALbwZ0aQ

提取码:v1af

1,点击安装包安装,点击next

 

 2,选择I Agree

 

3,这里选择anaconda是对于当前用户还是所有用户(小编安装的是对于所有用户)Next

 

4,选择安装的路径(默认路径就好)Next

 

5,这里切记勾选add anaconda to mypath自动配置环境变量不然自己配置环境变量麻烦,选择install

 


next

 


6,然后后面选择skip

 

 7,最后选择finish

 

8,验证anaconda

win+r 输入 cmd 然后输入python

 

Anaconda安装成功

9,更换pip的镜像地址,提升包的安装速度

windows下,直接在user目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\xx\pip,新建文件pip.ini,内容如下

 

[global]

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

10anaconda3中创建python2环境

(1)  cmd中输入conda create -n py27 python=2.7py27是指你创建的虚拟环境的名字,python=2.7是指python的版本)

(2)  激活python2的环境 

     activate py27

 

此时python2中只有原始的包,在python2中安装anaconda的包

    Conda install anaconda

最后pip list一下查看安装的包

二、CUDA的安装

1,查看自己N卡支持的CUDA版本,打开NVIDIA控制面板,选择系统信息

 

 

2,系统信息中选择组件

 

3,查看自己的CUDA版本(小编这里支持CUDA10.1)

 

4,CUDA官网(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10)版本根据自己的需要选择

 

5,安装路径,选择OK(安装完成后路径会自动变化所以这里路径选择默认就好)

 

6,点击下一步

 

7,点击同意并安装

 

8,不想折腾就精简

 

9,显示没有VS,勾选并点击NEXT切记关闭360等安全软件不然会失败


10,安装完成

 

11,最后CUDA的安装路径会在

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

 

12,输入nvcc -V可以查看CUDA版本即安装成功

 

13,如果显示没有nvcc CUDAbin目录(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin)添加到环境变量

14,我的电脑右键属性

 

 

15,选择环境变量

 

 16path编辑

 

17,将bin路径(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\

CUDA\v10.1\bin)添加在path

 

此时确认退出重新打开cmd输入nvcc -V即可

 

三、cuDNN的安装

1,官网:https://developer.nvidia.com/cudnn没有账号需要注册找到自己对应的CUDA版本点击下载

 

然后解压,将解压的文件复制到cuda安装目录的对应文件中去

 

2添加环境变量:C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU ComputingToolkit\

CUDA\v10.0\lib\x64

 

四、pytorch的安装

1pytorch官网https://pytorch.org/找到自己适应的版本

 

2,这里conda安装太慢选择了pip安装,使用迅雷链接下载

https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl   下载.Whl文件。

 

3,然后以管理员的身份打开cmd,切换到文件所在的目录pip install xxx.whl

文件,最后pip install torchvision

 

4,测试pytorch,cmd中输入python然后导入包torch

    import torch

 

五、tensorflow的安装

1,卸载安装的cputensorflow

    pip uninstall tensorflow

 

2,安装gpu版本tensorflow,这里使用conda install tensorflow-gpu(使用pip安装的话会各种报错,好像是anaconda中有些包和pip不兼容),安装比较慢静心等待就好了

3测试是否安装成功

import  tensorflow as tf 

a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape = [3],name=\'a\')

b = tf.constant([1.0,2.0,3.0], shape = [3],name=\'b\')

c = a +b

sess = tf.Session(config =tf.ConfigProto(log_device_placement =True))

print(sess.run(c))

 

测试成功