官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive(需要登录) 选择对应cuda(这里的cuda是11.1)版本的cudnn 选择对应的操作系统(这里是win10) 下载完毕解压后有如下文件夹: 打开之前安装cuda的文件夹: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1 将cudnn对应文件夹里面的文件复制到cuda安装...
CUDA清华镜像是指清华大学开源软件镜像站提供的NVIDIA CUDA Toolkit的镜像下载服务。CUDA Toolkit是NVIDIA推出的一个用于GPU加速的软件开发平台,它提供了CUDA编程环境、库、工具和文档,帮助开发者在NVIDIA GPU上高效地编写和运行计算密集型程序。通过使用清华大学提供的CUDA镜像,用户可以更快速地下载CUDA Toolkit及其相关依赖...
2. pycharm-community-2019.2.3(我用的是这个版本,也可以换成其他版本) 3.下载CUDA9.0: 进入官网下载(这个TensorFlow版本可以匹配CUDA9.0也可以匹配其他版本,具体版本可以网上查一下) 官网直接下载的是最新版本的cuda,下载历史版本和下载选项如下。 注:查询电脑已安装显卡驱动可以安装的最高CUDA版本方法如下图 4.下...
win10+cuda10.2安装pytorch1.7.1(使用清华镜像源) 1、查看自己的设备对应的cuda版本 (1)打开NVIDIA控制面板 (2)点击“帮助”,如下图: (3)点击“系统信息”--->“组件”可以看到下图,CUDA版本是10.2: 2、在官网(https://pytorch.org/)上查看对应的版本 从下图可以看到红线标注的是需要运行的命令。但是,如果...
CUDA tookit cuDNN选择 清华镜像安装anaconda+tensorflow gpu 安装anaconda pip安装TensorFlow GPU 从镜像安装GPU只需要在命令后面加: 安装pytorch 1.X 写在前面: 本篇介绍了windows系统下安装 Nvidia RTX2080ti驱动,安装CUDA tookit,安装cuDNN,安装了anaconda,安装了TensorFlow-GPU 1.X和2.X安装。同时提到可能遇到的...
GPU 容器镜像安装cuda cuda清华镜像,Linux环境配置1.配置基本环境配置镜像源在系统设置–软件和更新中,选择清华的镜像源(mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn)安装多线程下载工具,之后可以用apt-fast代替apt-get#apt-fast,即apt-get的多线程版本,可以不装sudoadd-apt-reposi
使用清华镜像安装 PyTorch 和 CUDA 的详细指南 在现代机器学习和深度学习的研究中,PyTorch 是一种广泛使用的深度学习框架。为了有效利用 GPU 进行加速,我们需要安装 PyTorch 的 CUDA 版本。因为网络环境的不同,直接从 PyTorch 官网安装可能会遇到下载速度慢的问题,这时我们可以使用清华大学的镜像源进行加速。本文将详细...
CUDA下载清华镜像 OpenPose是一个很老的人体关键点检测器了,它是基于Caffe的。由于Caffe已经被FAIR放弃了,年久失修,因此到如今(2020.09)OpenPose已经变得有点难以编译。由于OpenPose被很多还比较新潮的GCN依赖,它的生命周期远没有结束,这篇文件就是要解决在较新的系统(Ubuntu 18.04)上编译OpenPose的问题。
Q2:如果更改镜像源后出现这种错误(143): WARNING conda.gateways.disk.delete:unlink_or_rename_to_trash(143): Could not remove or rename G:\study\anaconda\pkgs\pytorch-1.10.1-py3.9_cuda11.3_cudnn8_0\Lib\site-packages\caffe2\contrib\gloo\__pycache__\gloo_test.cpython-39.pyc. Please remove ...
1. Anaconda安装与配置首先,访问PyTorch官网获取最新版本的Anaconda安装包,推荐从国内镜像下载以提升速度。安装后,可能需要手动添加环境变量,确保conda可正常使用。同时,可以配置清华源镜像以优化conda的网络访问。 2. CUDA安装检查电脑是否已安装CUDA,如未安装或需特定版本,请参考相关教程。在PyCharm中, ...