配置系统环境变量,选择path: 添加环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64添加环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin添加环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib添加环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Co...
输入命令: set cuda, 查看变量环境设置情况 命令查看切换目录至 安装目录\NIVIDA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\demo_suite\ 输入命令: deviceQuery.exe ; 返回result =Pass. 否则需要重新安装 输入命令: bandwithTest.exe; 返回result = Pass. 否则需要重新安装 7 安装CUDNN (可跳过, 配置pytorch) 解...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\libnvvp 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 1 2 3 4 5 6 7 验证安装是否成功 配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe: 首先win+R...
CUDA Toolkit 10.1 Update 2 Downloaddeveloper.nvidia.com/cuda-downloads 文档写的非常清楚,如果想安装旧的版本,比如CUDA 10.0,9.0,可以在上面这个页面中点Legacy Releases,里面也有下载链接和文档。 需要注意的是:CUDA安装完后需要配置环境变量(把CUDA添加到路径中),教程里也有详细说明。 补充:命令行输入vim ~/...
1、安装CUDA 敲击键盘Windows+R键打开运行,输入CMD回车,启动命令提示符界面 输入:nvidia-smi,回车, 查看自己电脑上显示的是什么版本就下载什么版本就可以 cuda toolkit下载列表链接 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 想下载哪个版本就点击哪个 ...
安装CUDA Toolkit:确保安装最新版本的 CUDA Toolkit,以便充分利用 4090 显卡的新特性。 配置环境变量:将CUDA Toolkit 的路径添加到系统的环境变量中,例如在 .bashrc 或 .bash_profile 文件中添加 export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 和 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH。
步骤3:安装CUDA Toolkit 从NVIDIA官方网站下载并安装与您的GPU兼容的CUDA Toolkit(版本12.1)。 步骤4:配置环境变量 将CUDA Toolkit的安装路径添加到系统环境变量中,以便PyTorch能够正确找到CUDA。 步骤5:创建虚拟环境 使用Anaconda创建一个新的虚拟环境(如pytorch310),并激活它。
安装完成后,默认将安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8目录下。如果安装成功但是没有这个目录,请检查是否在C:\Program Files(x86)\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8目录下。 二、安装cuDNN 在CUDA安装完成后,打开网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,下载cuDN...
下载与配置 1)检查自己电脑适合的CUDA版本,打开NVIDIA控制面板,系统信息-组件里查看CUDA支持的最高版本,版本不是越高越好的,你实际工作中还要考虑各个平台以及电脑硬件间的匹配,所以按需求来选择。我选了11.0。 2)CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Develope,找到对应版本CUDA ,配置完成后下载安装文件。