如何知道自己的电脑里有没有GPU?

Posted 2023-04-20

我的电脑是华硕1G内存笔记本电脑，用GPU-z查看所有项目空白。

所有电脑都是有GPU的。
GPU：图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。用
途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，也是“人机对
话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。 参考技术A 集成显卡一般都没有GPU。。。
独立显卡要看厂家，有的支持GPU，但要装驱动程序。。。本回答被提问者采纳 参考技术B 不知道你说什么 直接运行 DXDIAG 就OK了

2023最新pytorch安装教程，简单易懂，面向初学者（Anaconda+GPU）

一、前言

目前是2023.1.27,鉴于本人安装过程中踩得坑，安装之前我先给即将安装pytorch的各位提个醒，有以下几点需要注意

1.判断自己电脑是否有GPU

注意这点很重要，本教程面向有NVIDA显卡的电脑，如果你的电脑没有GPU或者使用AMD显卡，请安装CPU版本的pytorch。AMD显卡本人并不清楚具体如何操作，不在此赘述。

2.选择合适的pytorch版本，具体方法后面会说

3.更新显卡驱动，最好是比较新的版本，这样不容易产生版本不匹配的问题，造成不必要的麻烦

二、下载安装 Anaconda

1.官网下载

下载速度较慢，官网地址: Anaconda
选择 Products -> Anaconda Distribution
点击 Download，可以下载最新版本

2.镜像下载

采用开源镜像网站进行下载，速度能快一点，网速不行的同学建议使用这个方法。
链接: 开源镜像
根据需求选择合适的版本下载

3.安装Anaconda

双击运行安装包，选择all users
建议装C盘，地方不够也可以装别的盘，目前我用着还没有啥问题。
安装路径保持英文即可。
环境变量那一块，可以勾选自动添加，也可以手动添加。
添加方法比较繁琐，不再赘述。
安装完毕，调用命令行,输入

python

查看python环境，正常如下：

输入

conda --version

查看安装是否成功
显示如下：

代表环境变量配置成功。

三、使用conda下载pytorch

1.创建虚拟环境

（1）利用 conda create 指令创建新的虚拟环境
在应用列表里找到Anaconda文件夹，点击anconda prompt，进入命令行，输入以下代码，创建一个虚拟环境。

conda create –n 虚拟环境名字 python=版本

我的是python3.8,所以具体代码为

conda create -n pytorch python=3.8

（2）输入y进行下载
（3）安装完成后，输入

conda info --envs

验证是否成功安装，如果出现

代表成功。

（3）如若有同学下载速度慢，可以使用镜像下载
代码格式为

conda create –n 虚拟环境名字 python=版本 –c 镜像地址

这是镜像下载的一种方法，推荐大家使用后面接-c 镜像地址的方法进行镜像下载，尽量不要修改配置文件，我一开始看的某些教程修改文件后一直无法下载，建议不要使用，会导致一些奇奇怪怪的错误。如果要修改，建议先备份原始的配置代码。
下面是几个镜像源。
链接: 清华镜像
链接: 阿里镜像

我记得-c的c意思是channel,是下载通道的意思，也就是下载网址，-c python ,-c 地址等等指的是从后面的通道进行下载，如果后面的源是国外的网址，就有可能很慢，这个因人而异，我个人并没有受太多影响。

注意，如果要修改配置文件，文件在c盘，用户，你的用户名那个文件夹，具体叫.condarc

用记事本打开修改即可，本文不推荐使用这种方法。

2.进入虚拟环境

输入

conda activate pytorch

进入我们刚刚创建的虚拟环境，在其中进行pytorch的安装。

3. 利用conda安装PyTorch

本文主要介绍conda安装PyTorch安装，pip方法不再赘述。
我们需要在上一步创建的虚拟环境中安装PyTorch。
主要需要安装pytorch, torchvision,torchaudio三个包。

3.1官网下载：

链接: pytorch

根据自己的电脑配置选择合适的CUDA版本。
（1）首先确定自己的显卡型号，确定算力
（2）确定自己的CUDA Driver 版本，查看方式：命令行输入

nvidia-smi

（3）确定自己能使用的CUDA版本， 即CUDA Runtime Version，也就是上面图上的版本。要保证CUDA Driver 版本 >= CUDA Runtime 版本，像我的CUDA是11.6版本，我安装的时候选择了11.3的版本。我的显卡是RTX3060, 30系的显卡选择11.x的版本就行。10系的可以选10.x之类的，具体情况具体分析。
具体方法：
点击

进入以下页面：

以上是我安装11.3版本的代码。操作方法如下：
1）在anaconda prompt中输入

conda activate pytorch

进入我们刚刚创建的虚拟环境，在其中进行pytorch的安装。

2）输入

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

根据提示输入y进行pytorch的安装（可能需要等待，但官网可能一直卡在搜包阶段）。注意，搜包结束之后一定仔细看看下的是不是GPU版本，还有看看那几个重要的包都在不在，官网一般没有问题，主要是后面的镜像下载可能会有问题。
看到有些教程说去掉-c pytorch下载快，其实是不需要的，这个是官网下载，只有镜像下载并且已经配置好文件后去掉才有实际效果。因为-c相当于指定了下载地址，-c后面跟一个国外的网址当然下的慢啦，而且不推荐改文件，直接能官网下载是最好的。

3）验证
下载完毕后，进入pytorch虚拟环境，输入

conda list

查看有没有pytorch或者torch，有代表成功安装

输入python,再输入

import torch

输入

torch.cuda.is_available()

如果返回值是True，代表成功啦。恭喜你，安装完成。

3.2镜像下载：

前面操作和上个方法相同，只是在安装的时候代码不同，我介绍的这种方法不需要修改配置文件。

conda install pytorch torchvision torchaudio –c 镜像地址

Conda install cudatoolkit=版本 –c 镜像地址

清华：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
阿里：http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
验证方法同上。

ps：本文方法并非我原创，我也是一个正在学习中的研究僧，本文方法借鉴b站up我是土堆,只是觉得方法很好，特地记载下来以备以后安装之用，顺带分享给大家，希望更多的人能不再烦恼安装pytorch,最后，再次向土堆大佬表示感谢，附上视频教程地址：
链接: 最详细的 Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 CPU GPU 版 | 土堆教程
若有错漏，欢迎大家批评指正。