第一步:查看自己电脑支持的最高nvcc版本: 方法,打开cmd控制台,输入nvidia-smi指令,查看CUDA Version字段: 这里显示的是12.3,注意!!!并不是说我们要安装12.3版本的nvcc版本,这里说的是你显卡支持的最高版本!!有的博主直接让安装此版本的nvcc,这是duck不必的,高版本有很多兼容问题!!! 第二步:下载一个适合的cuda...
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博主这里装的是cuda11.7,最后一步tensorRT运行的时候有个pycuda的安装,它的最新版本只支持到cuda11.6,所以博主最后是又把cuda11.7卸载后重新安装了11.6,安装过程和11.7一样。pytorch对应的版本也应该修改,但过程都一样。 一、cuda安装 下载地址:cuda下载官网链接 1.1、cuda版本选择 这里有个前置工作需要搞清楚的,就是...
接着点击组件信息确定CUDA的版本,此处CUDA版本为11.6,这里代表着显卡所支持的最高版本的CUDA,可以向下兼容,即安装的CUDA版本可以小于等于11.6。 二、安装CUDA CUDA下载地址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 此处没有选择对应最高的CUDA版本,因为在Pytorch官网查看到目前最高支持CUDA11.3,所以此处也选择了CUDA的1...
1、打开以下链接下载CUDA 2、选择对应电脑系统的软件版本 3、查看安装在计算机的CUDA版本 注:因为跑项目配置不同版本的pytorch是很常见的事情,所以配置不同版本的CUDA也很正常。 4、管理CUDA程序文件夹 ①将刚下载的CUDA安装程序移动至V12.1文件夹; ②点击鼠标右键,选择“管理员运行”;③点击“OK” ...
的确CUDA版本是10.1 可以看到,torch.version.cuda可以正确的返回CUDA版本,即10.1。 而且torch.cuda.current_device()也能反映当前的设备编号(编号为0的设备) 这说明CUDA环境在本地安装搭建成功,并且pytorch正确的运行在了CUDA环境上,可以为接下来的微调工作做准备了。
首先应当确定自己电脑的cuda版本,根据电脑显卡cuda的版本选择应当安装的cuda,可以在命令行中输入nvidia-smi查看显卡信息 可以看到CUDA的版本为11.1,即11.1以下的版本都可以下载 1.2下载CUDA 百度搜索CUDA官网找到对应版本即可下载,也可通过下方链接直接进入选择CUDA版本: link ...
已经安装Pytorch的cuda版本,但还是调用的cpu,无法调用gpu。用下面的代码测试,显示为false。 import torch torch.cuda.is_available() # cuda是否可用 torch.version.cuda # cuda版本 torch.backends.cudnn.is_available() # cudnn是否可用 torch.backends.cudnn.version() # cudnn版本,输出结果看不懂 ...
1,我们是已知CUDA版本来找pytorch的whl文件,别找到CPU版去了 我下载的这个文件名:torch-1.8.1+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl 意思是pytorch版本为1.8.1,CUDA版本为10.1,python版本为3.8,windows64位 2,如果是安装torchvision,它的版本要和torch版本匹配!匹配关系如下表 ...
①python版本、cuda版本一一对应 ②必须全新的python环境,旧python环境可能有包之间的冲突,最新的python版本可能不支持pytorch ③pytorch里面的几个计算库都能对应上各自的操作系统 下面开始讲解如何能一一对应上: 一、工具的准备 :anaconda,迅雷 (这两个软件只是为了方便,不安装也能用,只是很麻烦而已,因此安装不做介绍...