Win安装python+Pycharm+cuda+cudnn启动GPU加速教程

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本教程内容为免费使用谷歌服务器来运行程序,对代码技术要求几乎没有。因为是使用谷歌服务器,所以用户需要挂梯子。

硬件要求

CPM文章生成器需求硬件配置为GPU(显卡),内存8G,GPU最低配置在4G以上。

经过优化调整,可以无需GPU也可以正常使用,但是生成文章的速度会比GPU慢十几倍或者更多以上,所以建议用户尽量在有GPU的电脑上使用。

也可以薅羊毛使用谷歌服务器来跑文章生成器程序 http://www.guangh.cn/cpm-help

代码/模型搭配

CPM文章生成器分为两个方面,一个为文章生成代码,一个为行业文章模型,缺一不可。

代码会按照模型来生成对应行业的文章,例如作文模型,在输入文章标题和文章开头后,程序会按照作文模型生成原创的作文文章。

程序也可以使用通用模型进行文章的生成(通用模型就是把所有行业的语料进行一起训练,然后得到一个模型,称之为通用模型)。

通用模型所需要的语料可能得按兆的大小来计算,训练的3060GPU显卡需要十几张来训练,效果才会好。

代码模型

下载CPM文章生成器:http://www.guangh.cn/cpm

下载CPM作文模型(可选其他CPM模型,GPT2模型适用不了):http://www.guangh.cn/201.html

Python环境配置流程

1、下载Python环境

Python编程语言非常强大,非常容易上手,版本更新也不慢,在win10 x64中兼容性也很好,直接安装不需另外配置。

这里学习的话选择 python 3.7.1版。https://www.python.org/downloads/release/python-371/

2、下载executable Installer版本

建议下载executable Installer版本。

建议不下载web-based(这个版本文件小,但是还是要从服务器下载exe文件)和zip file(这个版本需要自己设置环境变量等参数)。

3、下载完成后点击.exe

Add Python to PATH 是将安装路径添加到PATH环境变量中,方便直接运行于系统各种环境中,勾上比较好,省的安装好后自己设置路径了。

然后Install now是直接安装在C盘,下边那个Customize是自定义安装。

强烈建议勾选上最下面的“Add Python 3.7 to PATH"复选框,这样能让你减少配置、灵活使用python。

接下来的界面建议都勾选上吧,其中“pip”还是经常用到的,默认的IDLE编辑器也有必要保留,直接点“Next”继续:

这个安装位置默认是个人文件夹,建议安装到系统中,直接点击最上面的“Install for all users”即可:

第一个,Install for all users是你这个Python你是让自己用,还是让你电脑上所有的用户用。

第二个,Associate files with Python是把Python相关文件与Python关联,建议勾选。

第三个,Create shortcuts for installed applications是创建桌面快捷方式,点击过后桌面上会出现“Python”的快捷方式。

第四个,Add Python to environment variables是添加环境变量,勾选过后安装好你在cmd里直接输”py”就可以了打开python的控制台程序,建议勾选,这样不需要自己再配置环境了。

第五个,Precompile standard library是预编译公共库,但是几乎所有的预编译的目的都是提升后续运行速度吧,缺点就是会造成额外的磁盘开销,而且会减慢安装速度,如果不打算对核心库做定制的话,推荐勾选。

第六个,Download debugging symbols表示是否下载调试符号,符号是为了定位调试出错的代码行数,如果你的Python是用作开发环境的话,推荐勾选,如果是用作运行环境的话,可以不勾选。

第七个,Download debug binaries表示是否下载用于VS的调试符号,如果不使用VS作为开发工具,则无需勾选。

然后就是选择你的安装目录,点击Install,进入安装进度界面了,这个界面要做的就是“等”!

有时候在安装的时候出现 0x80072f7d 未知错误,网上搜索发现是缺少VC2015运行库,网上down个安装下依然没有解决。

https://blog.csdn.net/MR_L_0927/article/details/81367742

https://blog.csdn.net/quantum7/article/details/81738839

后来通过不复选这两个选项,可以通过安装。

Download debugging symbols

Download debug binaries

在安装成功后结束界面可能会出现Disable path length limit的按钮,有的话点一下就好了,禁用系统的Path长度自动限制,能给我们避免很多的麻烦。

这是说明你电脑对Python的一些限制,点击它然后确定权限就可以了。

接下来我们打开dos或powershell,在任意位置直接输入“python”即可。

如图,出现版本号了、进入“>>>”模式就说明你的python安装且环境配置完成。按惯例顺便来个hello world:

当然,一般我们是不会使用上面这种shell方式的,都使用编辑器进行文件式编辑。而安装Python后就有自带IDLE编辑器,可以通过开始菜单打开:

如果安装出现:

原因很简单,是因为python.exe文件在 Python 目录下,我们还没有设置环境变量。所以我们需要手动添加环境变量:

鼠标右键我的电脑 -> 属性 -> 点击高级系统设置 -> 点击环境变量 -> 点击PATH -> 在最后面加上我们的Python安装路径 -> 点击确定。

用一张图来表示就是:

在这个过程中需要注意的问题是,添加PATH路径的时候,要在最后面添加一个分号‘;’。

现在我们再次在浏览器里面输入“Python”,就能直接在控制台出入命令了。

PyCharm安装流程

1、下载PyCharm

可以去PyCharm官网:https://www.jetbrains.com下载对应机器的安装包。

第一步:进入PyCharm官网,点击Tools,如下图所示:

第二步:点击“PyCharm”,进入安装包现在页面,如下图所示:

第三步:点击“DOWNLOAD NOW”,根据自己需要下载匹配的操作系统的安装包,建议选择社区版,不用激活,如下图所示:

第四步:等待安装包下载完,运行即可。

2、安装PyCharm

第一步:找到下载好的PyCharm安装包,如下图所示“

第二步:双击已下载的PyCharm安装包,出现如下图所示的界面,点击“next”

第三步:选择安装目录,Pycharm需要的内存较多,建议将其安装在D盘或者E盘,不建议放在系统盘C盘:

第四步:点击Next,进入下图的界面:

数字1:create desktop shortcut(创建桌面快捷方式),系统32位就选32-bit,系统64位就选64-bit,建议勾选。

现在大多数都是64位了,不清楚系统类型:我的电脑=》右键=》属性

数字2:update path variable(restart needed)更新路径变量(需要重新启动),add launchers dir to the path(将启动器目录添加到路径中),建议勾选。

数字3:update context menu(更新上下文菜单),add open folder as project(添加打开文件夹作为项目),可以不选

数字4:create associations 创建关联,关联.py文件,双击都是以pycharm打开,建议勾选。

数字5:不要选,我第一次安装的时候就是勾选了,差点放弃。

把数字1和数字4勾选就好,数字2和数字3看你自己需求。

第五步:点击Next,进入下图界面:

默认安装即可,直接点击Install。

第六步:耐心的等待两分钟左右,如下图:

第七步:之后就会得到下面的安装完成的界面:

第八步:点击Finish,Pycharm安装完成。接下来对Pycharm进行配置,双击运行桌面上的Pycharm图标,进入下图界面:

从哪里导入pycharm设置,直接第三个(Do not import settings),以后还可以导入。选择Do not import settings,之后选择OK,进入下一步。

第九步:勾选I confirm that....... ,界面如下:

第十步:点击“continue”,界面如下:

第十一步:数据分享,界面如下:

这个相当于一个问卷调查吧,看自己愿不愿将信息发送JetBrains来提升他们产品的质量

第十一步:点击“send”或者“Don't send”。进入如下界面:

皮肤选择,建议选择Darcula主题,也可以右上角关掉

cuda安装流程

1、下载cuda

第一步:检查显卡支持的cuda版本:

1.第一种方法:win+R打开cmd,输入nvidia-smi,我的显卡是nvidia 2070super,支持的cuda版本是11.0

2.第二种方法:搜索框输入nvidia,出现nvidia控制面板,打开帮助中的系统信息,选择组件,出现cuda版本信息。

1、安装cuda

在官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载cuda11.0安装包。

下载后点击exe文件运行,一路默认安装。到下图时建议选择简单安装。

路径我选择的是默认位置。后面一路默认就OK,安装成功关闭。

安装结束之后,打开控制台输入nvcc -V,出现NVIDIA就说明安装成功了。

cudnn安装流程

1、下载cudnn

下载cudnn,官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载之后解压打开是这样的

将下载的cudnn文件夹bin,include,lib分别复制到cuda对应的bin,include,lib中

如果cuda是精简版安装的,那么cuda安装的位置就在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0(版本号会不一样)。

2、检测cuda+cudnn安装是否成功

分别运行这两个程序,result=pass则安装成功,否则就重新安装。

到这里,整个GPU启动加速安装教程就完成了,如果还有那个步骤不清楚的,可以添加QQ:915965629

cuda的卸载

如果你的cuda不能工作,想要卸载重新安装,个人觉得在控制面板中卸载没有那么方便,

建议直接在360软件中卸载所有的NVIDIA软件,卸载完之后需要关机重启,

再把c盘(你的cuda安装地址)中的

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit

C:\Program Files\NVIDIA Corporation

这两个文件夹也删除,这个cuda就可以删除干净了。