拯救者独显pytorch

### 配置PyTorch以使用联想拯救者4060的GPU 为了在联想拯救者4060上配置PyTorch以利用其NVIDIA GeForce RTX 4060 GPU，以下是详细的说明： #### 环境准备 1. **确认硬件支持CUDA** Lenovo Legion系列通常配备支持CUDA的NVIDIA显卡。RTX 4060属于Ampere架构，理论上完全支持最新版本的CUDA[^2]。 2. **更新显卡驱动** 访问[NVIDIA官方驱动页面](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)，选择对应的GeForce RTX 4060型号并下载最新的WHQL认证驱动程序。安装完成后重启计算机以确保新驱动生效[^2]。 3. **安装CUDA Toolkit** CUDA工具包可以通过两种方式获取：在线安装器或本地离线安装器。建议访问[CUDA Toolkit官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载适合的操作系统版本（Windows 10/11）。对于RTX 4060，推荐至少安装CUDA 11.8及以上版本[^4]。 4. **配置环境变量** 将CUDA的相关路径添加到系统的`PATH`环境中。具体操作如下： - 打开“控制面板” -> “系统和安全” -> “系统” -> “高级系统设置”。 - 单击“环境变量”，找到“系统变量”下的`Path`，点击“编辑”按钮。 - 添加以下路径（假设CUDA安装目录为默认位置）： ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\libnvvp C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\extras\CUPTI\libx64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\include ``` 5. **验证CUDA安装** 打开命令提示符窗口，输入以下命令测试CUDA是否正常工作： ```bash nvcc --version ``` 如果显示CUDA编译器版本号，则表示安装成功[^1]。 #### PyTorch安装 有多种方法可完成PyTorch及其依赖项的安装，这里提供两个常见方案： ##### 方法一：通过Anaconda管理环境 1. 下载并安装[Anaconda Distribution](https://www.anaconda.com/products/distribution#download-section)[^3]。 2. 创建一个新的Conda虚拟环境，并激活它： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` 3. 使用以下命令安装带有CUDA支持的PyTorch及相关库： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` ##### 方法二：通过pip直接安装 如果偏好轻量级解决方案，也可以借助pip实现快速部署： ```bash pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 注意替换URL中的`cu118`为你实际使用的CUDA版本编号[^3]。 #### 测试GPU加速功能 编写简单的Python脚本检测PyTorch能否识别到可用的GPU设备： ```python import torch if __name__ == "__main__": device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' print(f"Using {device} as the computation backend.") # 查看当前有多少个GPU被发现 num_gpus = torch.cuda.device_count() print(f"{num_gpus} GPUs detected.") # 获取第一个GPU的信息 gpu_name = torch.cuda.get_device_name(0) print(f"The first GPU is named '{gpu_name}'.") ``` 执行以上代码片段后，应能看到类似于下面的结果表明一切正常运作： ``` Using cuda as the computation backend. 1 GPUs detected. The first GPU is named 'NVIDIA GeForce RTX 4060'. ``` ---

### 安装 PyTorch 的准备工作 为了在联想拯救者 R7000 2020 笔记本上成功安装 PyTorch，建议先确保 Python 和必要的开发工具已经正确安装。推荐使用 Anaconda 来管理 Python 环境及其依赖项[^4]。 #### 创建 Conda 虚拟环境 创建一个新的虚拟环境可以避免不同项目之间的冲突，并保持系统的整洁有序。 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 conda activate pytorch_env ``` ### 配置 NVIDIA 显卡驱动程序 对于配备 RTX 2060 显卡的设备，在安装 PyTorch GPU 版本之前，需确认已正确安装了适用于 Ubuntu 18.04 或更高版本的操作系统的 NVIDIA 显卡驱动程序[^2]。可以通过以下命令来验证当前使用的显卡驱动状态： ```bash nvidia-smi ``` 如果显示正常，则说明驱动安装无误；若有异常提示，请参照官方文档或其他可靠资源完成驱动更新操作。 ### 下载并安装 CUDA 工具包 考虑到 PyTorch 对特定版本 CUDA 的支持情况，选择合适的 CUDA 版本来匹配目标硬件非常重要。通常情况下，较新的 PyTorch 发布版能够良好适配主流的 CUDA 版本。按照个人需求下载相应版本的 CUDA Toolkit 并遵循其提供的指导进行设置[^3]。 ### 安装 cuDNN 库 cuDNN 是由 NVIDIA 提供的一个用于加速深度神经网络应用性能的重要组件。它不是必需品，但对于提升训练效率非常有帮助。可以从官方网站获取最新版本并与现有 CUDA 环境集成在一起。 ### 使用 pip 或 conda 安装 PyTorch 当上述所有前置条件均满足后，就可以通过 `pip` 或者 `conda` 方式轻松地将 PyTorch 加入到工作环境中去了。以下是基于 conda 渠道的具体做法之一： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 此指令会自动处理大部分依赖关系，使得整个过程更加简便高效。