4.配置nvcc -V的版本(也就是cuda的版本) 首先需要下载torch需要版本的cuda。具体方法可以百度。 接着讲述如何调节使用不同版本的cuda。 方法一: 在窗口中输入想要的版本的cuda的安装的路径: export CUDA_HOME=/mnt/lustre/share/cuda-9.2/ export PATH=$PATH:/mnt/lustre/share/cuda-9.2/bin/ export CUDA_HOM...
1.当前使用的cuda版本 2.查看已经安装的cuda版本 安装新的cuda版本 切换cuda版本 1.将CUDA_PATH中的11.6更改为9 2.将系统变量的Path中关于9的两个文件上移 3.重新打开cmd测试 总结 前言 大多数情况下可以在anaconda虚拟环境中安装独立的cuda/cudnn,这中方式可以为用户提供多个互相独立的cuda版本,但anaconda并不支...
前言 查看当前使用和已经安装过的cuda版本 1.当前使用的cuda版本 2.查看已经安装的cuda版本 安装新的cuda版本 切换cuda版本 1.将CUDA_PATH中的11.6更改为9 2.将系统变量的Path中关于9的两个文件上移 3.重新打开cmd测试 总结前言大多数情况下可以在anaconda虚拟环境中安装独立的cuda/cudnn,这中方式可以为用户提供...
打开Pytorch官网(https://pytorch.org/); 选择并确认开发环境,然后复制命令,进行版本安装; 上图中的cuda=11.8就是cuda的版本号,安装时,安装与自己电脑CUDA对应的版本号即可,(这里我们的电脑显示的是cuda=12.4),可以手动进行修改即可,如果安装不成功,建议安装小于且接近于12.4版本的cuda即可,(即,使用cuda=12.1)的安...
双系统装显卡驱动,anaconda开两个虚拟环境分别装tf-gpu,torch-gpu,不同cuda版本下两个虚拟环境切换安装不同版本框架,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
装了两个星期,从安装NVIDIA驱动,cuda, cudnn,gcc,eigen,ceres, cmake,花了一个半星期装好了colmap。然后又开始装python, ploty, numpy, omegaconf,pytorch, torch,期间根目录在几分钟的时间里从6.4G的内存变成95M,又重新分配了20G。都完成了90%了,结果!你跟我说cuda10.0版本太低了,跟pytorch1.7版本不对应?
装stable diffsion,速度还可以,比rocm的rx6600快一些,也不会爆内存… 接着想尝试一下llm.c,需要装cuda dev的nvcc,发现和nv官网二进制包不兼容…. 只能是把nv官网的apt源加到系统里,使用apt安装相应版本的驱动,这才算把cuda dev装上…. 折腾了一天…终于算是搞定了...
cuda就是这样有时候为了使用一个别人训练好的神经网络,还得downgrade cuda。顺便提一嘴cuda的安装和显卡驱动的安装是不同的,不过两这都需要关闭x11 server,因为他们都不希望任何进程占用GPU资源,大家可以试试在x11下安装cuda,他会告诉你在/var/log下去找报错信息。。。具体的安装还请到网上查看,毕竟不是一路yes。
#人工智能 #有ai就有无限可能 #显卡 #stablediffusion 怎么查自己显卡是那个版本,如果你不能安装stablediffusion,那么是你的电脑要没有前面两个工具Python和CUDA EULA这个是帮AI打工的,希望为这 - 阿源问问车Aigc于20230627发布在抖音,已经收获了14.1万个喜欢,来抖音,