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GPU: NVIDIA Quadro K2000
与 NVIDIA 驱动程序捆绑的CUDA版本 但按照维基百科的描述#xff0c;我的GPU对应的compute capability3.0#xff0c;允许安装的CUDA最高只支持10.2#xff0c;如下所示。 为什么本地会显示11.4呢#xff1f;对此#xff0c;GPT是这…机器配置
GPU: NVIDIA Quadro K2000
与 NVIDIA 驱动程序捆绑的CUDA版本 但按照维基百科的描述我的GPU对应的compute capability3.0允许安装的CUDA最高只支持10.2如下所示。 为什么本地会显示11.4呢对此GPT是这么给出解释的。 因此为了满足运行pytorch程序的硬件需求我最高只能安装CUDA10.2按照pytorch官网给出的对应CUDA10.2的版本去安装对应的pytorch。首先我需要在我的ubuntu子系统安装CUDA10.2。
WSL安装CUDA10.2
conda创建一个新的环境指定cuda版本。
# conda在创建新环境时指定CUDA版本
conda create -n myenv python3.8 cudatoolkit10.2找到对应CUDA10.2的pytorch
找pytorch的previous versions定位Conda的CUDA10.2版本安装即可。
测试CUDA是否可用
参考pytorch官网给出的解答可以通过以下命令来验证。
# 命令行输入
python# 检验pytorch是否安装成功
import torch
x torch.rand(5, 3)
print(x)# 检验CUDA 驱动程序是否已启用并可用于PyTorch
import torch
torch.cuda.is_available()最终输出的结果如下所示表示已经配置好了。
Jupyter notebook安装
# anaconda环境只需一行命令conda install notebook安装成功运行如下所示。copy链接在浏览器打开即可。
后记 安装过程中的其他问题 在windows WSL上安装CUDA10.2我用apt安装呢还是conda安装比较好 要给WSL2配置CUDA支持只需到NIVIDIA官网下载并安装对应GPU的最新驱动。确保Anaconda和WSL2已经配置完成我这里安装的是ubuntu 22.04.2 LTS。注意到我这里WSL安装CUDA10.2只用了一行命令和其他教程自己手动到官网下载cudacudnn等操作相比更加精简和不易出错。本文下载资源、用到的命令涉及的所有链接整理 查询GPU的compute capability https://en.m.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported 查询pytorch的历史版本及安装命令 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 查询pytorch的最新版本及测试是否安装完成的命令 https://pytorch.org/get-started/locally/ 下载CUDA最新驱动 https://www.nvidia.com/download/index.aspx 感谢ernest大佬的技术支持
