pytorch2.0安装与体验介绍pytorch2.0 相对1.x进行了大版本更新，向下兼容！！！！通过官网阅读可知他最大的更新是torch.compile()，通过编译的方式，用一行代码实现模型的稳定加速。compiled_model = torch.compile(model)这个语句返回一个原来模型的引用，但是将forward函数编译成了一个更优化的版本。官方同时提供一些参数可以使用：def torch.compile(model: Callable, *, mode: Optional[str] = "default", dynamic: bool = False, fullgraph:bool = False, backend: Union[str, Callable] = "inductor", # advanced backend options go here as kwargs **kwargs ) -> torch._dynamo.NNOptimizedModule可以用来做一些更加细节的指定。mode specifie
CUDA-CUDNN-pytorch安装下载地址：cudacuDNN 需要登录加入pytorchCUDA安装在NVIDIA控制面板左下角系统信息里的组件查看对应cuda版本{bs-font color="#FF0000"} 可以选择现在显卡可以支持的最新版本cuda 可以直接选择11.7 {/bs-font}在上面的网站下载对应版本的cuda和cudnn直接精简模式一直下一步安装安装完成在系统环境变量中查看是否有下面这四个环境我的后面两个没用自动加入环境NVCUDASAMPLES_ROOTNVCUDASAMPLES11_0_ROOT验证是否安装成功在cmd中输入 nvcc -V查看cuDNN 安装在上面的网站下载对应的压缩文件讲压缩包中的三个文件夹解压到cuda的安装目录中往系统环境变量中的 path 添加如下路径（根据自己的路径进行修改）C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\libnvvp
一只胖橘