标签:Files mmcv Toolkit PyTorch CUDA NVIDIA win10 安装
Win10配置MMClassification
依赖
- Python 3.8
- CUDA 10.2
- Microsoft Visual C++ 14.0
- PyTorch 1.10.0
- MMCV 1.3.17
- MMClassification 0.17.0
配置CUDA
安装CUDA Toolkit
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根据需要,下载CUDA Toolkit 10.2,选择本地安装
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双击exe文件,安装到默认路径下
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选择自定义安装,除CUDA/Visual Studio Integration外全部选择安装
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查看系统环境变量是否已经自动配置
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测试是否安装成功
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nvcc --version
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set cuda
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安装cuDNN
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下载对应的cuDNN,这里需要登录自己的NVIDIA账号
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解压下载的cuDNN文件,将解压后的文件复制到CUDA的安装目录下
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添加系统变量,在path中添加以下路径(根据自己的安装目录进行修改)
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\libnvvp
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测试是否安装成功,在安装目录的\extras\demo_suit下分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hjaepncf-1637562261229)(https://i.loli.net/2021/11/22/RmXP7b1wBgWFJzT.png)]
配置Microsoft Visual C++ 14.0
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只需选择C++的桌面开发,然后安装即可
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CQRzXhqv-1637562261230)(https://i.loli.net/2021/11/22/nIQjl2igVSMeWOG.png)]
配置PyTorch
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选择1.10版本,CUDA 10.2
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安装:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
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验证
配置MMCV
这里我们需要的是MMCV-full而不是mmcv
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进入mmcv网站
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选择cuda10.2 + torch1.10 + mmcv 1.3.17
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安装:
pip install mmcv-full==1.3.17 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.10.0/index.html
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验证
配置MMClassification
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下载项目
git clone https://github.com/open-mmlab/mmclassification.git cd mmclassification pip install -e .
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验证
标签:Files,mmcv,Toolkit,PyTorch,CUDA,NVIDIA,win10,安装 来源: https://blog.csdn.net/Lhw_666/article/details/121470814
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