打开pycharm，创建一个新的工程，来测试anaconda是否在安装pytorch和paddlepaddle框架的时候也安装了cuda和cudnn。按如下两图创建一个工程（新工程好像必须要安装一个新的python插件），新的工程最好在D盘一个新的文件夹下，有的工程很大，C盘容易装满。按以上的方式创建了一个工程，这时候我们就要选择我们在anaconda里面...
创建一个名为PyTorch的环境,输入以下命令: conda create -n PyTorch 激活环境:激活刚刚创建的PyTorch环境,输入以下命令: conda activate PyTorch 安装PyTorch:在PyTorch环境中,使用以下命令安装最新版本的PyTorch: conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 安装CUDA:为了在PyTorch中使用GPU加速,你需要安装与...
然后就是确定我到底可以安装什么版本的CUDA,而CUDA需要与cuDNN相对应,又需要与PyTorch适配,我首先进入了PyTorch的官网查看到最新的版本支持CUDA为11.7和11.8,PyTorch官网 31 又进入CUDA的历史版本中查看11.8和11.7是否都有,发现果然不是最新的CUDA版本,CUDA历代版本 32 又去看了cuDNN的版本支持cuDNN历代版本,发现还是有...
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 当然如果你的显卡推出的年份比较久远,上边提到的地址没有与你适配的选项的话,可以通过这个链接https://pytorch.org/get-started/previous-versions/去寻找以往的版本进行下载。当然这个页面也可以通过上边pytorch的官网链...
根据提示步骤下载好并安装。 1.3 下载安装完成后 2. 下载安装相应的CUDA +CUDNN 2.0 查看python的对应版本 参考:https://github.com/pytorch/vision#installation 2.1 查看显卡驱动对应的CUDA版本 参考文章:https://blog.csdn.net/yanying1113/article/details/85088951 ...
按照如图中的选项选择我们在anaconda中创建的深度学习环境,可以看到有pytorch环境。 此时刚刚的右下角已经有了我们刚刚选择的pytorch环境中的python了。 我们在创建的工程里面创建一个python脚本,在脚本中运行如下代码,查看是否anconda在安装pytorch环境的时候也安装了cuda和cudnn。
cudnn安装网址:cuDNN Archive | NVIDIA Developer 1.进入下载网页 2.找到与cuda版本、操作系统对应的进行下载 3.下载后进行解压,可以得到下面几个文件夹 4.将它们都复制到cuda的安装路径下进行替换 4.torch和torchvision安装 torch和torchvision安装网址:download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ...
五、pycharm安装–验证CUDA和cudnn版本 前言 之前我们在利用GPU进行深度学习的时候,都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包,然后再进行很繁琐的系统环境配置。不仅环境配置麻烦,而且还特别容易配置错误,特别还有CUDA和cudnn版本的对应也特别容易搞错,但是利用anaconda安装配置pytorch和paddlepaddle环境的时候会...
在命令窗中切换到这个文件夹目录:cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite 输入bandwidthTest.exe回车,出现下面结果表示安装成功 输入deviceQuery.exe回车,成功 ok,回到pytorch界面,我们可以看到这个网址,去网址下载whl文件在进行安装会更快点 ...