每次设置模子环境,无论是在windows,linux,集群服务器上都会在这里卡一段,为了未来设置方便,记录下设置注意事项
设置cuda和torch主要有几个要点,分别是:
- 显卡与驱动(NIVIADA driver)是否适配。
- cuda版本与显卡是否适配。
- torch是否为gpu版本
- torch版本与cuda,与python是否适配
- touchvision版本与torch是否适配。
1. 显卡与驱动(NIVIADA driver)是否适配
On Linux/OS X:
效果形式一般为:
- +-----------------------------------------------------------------------------+
- | NVIDIA-SMI 520.61.05 Driver Version: 520.61.05 CUDA Version: 11.8 |
- |-------------------------------+----------------------+----------------------+
- | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
- | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
- | | | MIG M. |
- |===============================+======================+======================|
- | 0 NVIDIA A100-PCI... Off | 00000000:3B:00.0 Off | 0 |
- | N/A 27C P0 54W / 250W | 0MiB / 40960MiB | 0% E. Process |
- | | | Disabled |
- +-------------------------------+----------------------+----------------------+
-
- +-----------------------------------------------------------------------------+
- | Processes: |
- | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
- | ID ID Usage |
- |=============================================================================|
- | No running processes found |
- +-----------------------------------------------------------------------------+
复制代码 NVIDIA-SMI 520.61.05 Driver Version: 520.61.05 是适配的即可,不然必要重新安装driver。
2. cuda版本与显卡(gpu)是否适配。
查询Compute Capability (CUDA SDK support )
步骤为:
- 先确定显卡的算力级别:For example, the GeForce 820M compute capability is 2.1.
- 再确定cuda版本是否支持该算力级别: For example, CUDA 9.2 is not supported for compute compatibility 2.1.
3. cuda是否与driver适配
On Linux/OS X:
效果形式一般为:
- +-----------------------------------------------------------------------------+
- | NVIDIA-SMI 520.61.05 Driver Version: 520.61.05 CUDA Version: 11.8 |
- |-------------------------------+----------------------+----------------------+
- | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
- | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
- | | | MIG M. |
- |===============================+======================+======================|
- | 0 NVIDIA A100-PCI... Off | 00000000:3B:00.0 Off | 0 |
- | N/A 27C P0 54W / 250W | 0MiB / 40960MiB | 0% E. Process |
- | | | Disabled |
- +-------------------------------+----------------------+----------------------+
-
- +-----------------------------------------------------------------------------+
- | Processes: |
- | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
- | ID ID Usage |
- |=============================================================================|
- | No running processes found |
- +-----------------------------------------------------------------------------+
复制代码 注意: 此表中表现的 CUDA 版本并不表示您的体系上现实安装了 CUDA 工具包这仅表明您的图形驱动步伐兼容的最新版本的 CUDA。一般下载这个版本的cuda就对了。
3. pytorch安装
一般安装步骤:
- conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8
复制代码 一般linux/windows这样就没题目了,但是,由于我使用的是集群服务器,环境设置与模子训练(gpu)不在同一个节点,这样会直接安装为cpu版本的pytorch。同时集群里有cuda11.9module,我是不消下载cudatoolkit的。
检查一下:
- $ conda list pytorch
- pytorch 2.0.0 py3.9_cpu_0 pytorch
- pytorch-mutex 1.0 cpu pytorch
- cudatoolkit 11.1.1 heb2d755_10 conda-forge
复制代码 果然是cpu版本呢。于是我起首卸载了原来版本的torch(或者重新创建环境)。然后手动安装下载wheel,在官方网站可下载。
cu开头的就是gpu版本啦
同时下载对应版本的torchvision:
这里我一开始下了cu118/torchvision-0.16.1%2Bcu118-cp311-cp311-win_amd64.whl,但是torchvision0.16和torch2.0不兼容,所以还要注意torch和torchvision匹配题目。
然后传到服务器文件夹里,在conda环境pip安装即可。
我在gpu节点测cuda一直false的原因就是torch和torchvision不匹配,torchvision后装把前面装的pytorch覆盖了重装了cuda12.1的版本,导致无法与GPU兼容。
4.测试与运行
这之后应该就可以正常运行了gpu了,测试gpu的pbs文件:
- #!/bin/bash#PBS -N yolov5_train#PBS -l nodes=1:ppn=1:gpus=1#PBS -l walltime=1:00:00#PBS -o yolov5_train.out#PBS -e yolov5_train.err#PBS -A your_account#PBS -V#PBS -q gpu# 使用GPU前必须启动export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH# 查看cuda版本nvcc --version# Display GPU informationnvidia-smi
- conda init bashsource ~/.bashrcconda activate checkcuda2# Check if CUDA is available using Pythonpython -c "import torch; print(torch.__version__)"python -c "import torch; torch.zeros(1).cuda()"python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"conda deactivate
复制代码 参考
- Why torch.cuda.is_available() returns False even after installing pytorch with cuda?
- GPU版本安装Pytorch教程最新方法
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