前言
拿到了新本本,就迫不及待想要开始配置好torch的深度学习环境了. 本本是MECHREVO深海系列的Z2-R, CPU i7-9750, 独立显卡英伟达RTX-2060 (性价比还算不错, 再加上本身的轻薄游戏本特性, 对我这种天天码代码偶尔打dota2的太合适了). 这篇博客主要记录CUDA 10.0 + cuDNN 7.5.0的安装配置流程.
资源下载
- CUDA 10.0 : 官网下载地址 (注意, 如果不挂梯子, 安装包文件会一直下载失败, 注意,梯子要用全局模式;网络安装版,可以下载,但是无法安装。)
- cuDNN 7.5.0 : 官网下载地址 (要与CUDA适配版本)
- VS 2015 社区版: 下载地址 (注意, 这个链接点击便直接开始下载了)
- pytorch 1.0 GPU版: 官网下载地址
CUDA安装
在安装CUDA的时候提示安装失败,在检索反馈信息之后,我发现 Visual Studio Integration 这个软件安装失败,这个错误导致安装程序无法正常的继续下去。
解决方案步骤如下:
- 重新安装CUDA,注意选择自定义安装
- 在选择安装类别的时候,取消选择Visual Studio Integration; 并且只安装CUDA组件, 取消其他的NVIDIA驱动安装 (可能比你自己电脑的驱动要旧)
- 安装完成
- 将CUDA安装包解压,将CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions 下的所有文件,复制到VS的对应目录下,参考路径如下
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\VC\VCTargets\BuildCustomizations
到此为止CUDA就安装完成了,
( CUDA 9.2: 注意在最后的时候需要运行一下补丁安装包,这个补丁修复了CUDA9.2某个算法库的缺陷。)
本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:深度学习环境配置: 英伟达RTX2060 + CUDA 10.0 + cuDNN 7.5.0 - Python技术站