1、安装CUDA win+R,输入cmd呼出命令行窗口,输入 nvidia-smi 如果有N卡且安装了驱动,会有以下输出: 可见我当前驱动版本是560.94,最高支持CUDA12.6。 还可以这样,打开NVIDIA控制面板,选择帮助->系统信息->组件也可以看见推荐的CUDA版本。 确定了版本,我们就开始下载吧。官网在这:https://developer.nvidia.com/cuda-...
默认安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA,当然如果你想自定义的话要记住你选择的安装路径。 到此CUDA安装就完成了。 如果显卡驱动版本过低,你也可以到英伟达官网的驱动下载页面检查自己电脑的显卡驱动是否可以更新。 3.1.5检查CUDA是否安装成功 我们打开cmd 在命令行中输入nvcc-V 然后回车 成功...
3.cuda toolkit安装 cuda安装网址:CUDA Toolkit 12.3 Downloads | NVIDIA Developer 1.首先使用Windows搜索栏找到英伟达控制面板(NVIDIA Control Panel)并打开 2.依次点击“系统信息”---“组件”查看cuda版本 3.进入下载网页 4.找到存有所有版本的cuda档案馆 5.选择对应的cuda版本(本人为cuda 12.3) 6.选择对应的...
安装cuDNN:cuDNN是NVIDIA开发的用于深度神经网络的GPU加速库。你可以从NVIDIA官网下载并安装与你的CUDA版本兼容的cuDNN版本。下载完成后,解压压缩包,可以看到bin、include、lib目录。将cuDNN的bin目录添加到系统环境变量中,以便在任何位置都可以调用cuDNN的二进制文件。同时,将cuDNN的lib目录下的两个文件(lib64和lib3...
由于使用anaconda安装pytorch、TensorFlow、jax、mindspore比较方便,不需要手动的配置cuda和cudnn,但是有时候我们需要给各种的深度学习框架做扩展或者是源码编译,在之前的文章中给出了在anaconda环境下如何编译不同架构(x86/arm64)下的pytorch、TensorFlow、mindspore。
不论是给深度学习框架做源码编译还是做扩展library编译都需要用到(可能用到):cuda、cudnn、nvcc、nccl、头文件cuda.h、头文件cuda_runtime.h,为了能够在anaconda环境下进行这些操作我们需要在anaconda环境下手动安装这些支持,因为在anaconda的原生深度学习框架的官方安装命令中往往只有cuda和cudnn的安装。
进入Anaconda虚拟环境,然后输入python,输入import torch导入torch包,再输入torch.__version__查看torch的版本,再通过输入torch.cuda.is_available()结果是True可以判断适用于GPU,如果结果为False,则证明不适用于GPU。 五、安装pycharm pycharm的安装过程网上教程很多,这里就不介绍了。主要介绍以下pycharm中环境的配置。
1.windows=>CUDA 2.windows=>anaconda=>CUDA (教程是基于这种模式,windows\Linux通用,cuda安装有anaconda管理,不直接安装于系统中!!) 查阅网上的Tensorflow-gpu的安装教程,模式一装cuda时会让人看到头秃,因为他们都是让你去官网下载cuda和cudnn,基于Windows系统,然后各种添加环境变量,各种版本必须兼容,会把你搞得身...
可以看到当前 tensorflow-gpu 版本的 对应的 cuda 是 10.0 ,cudnn 是 7 .(哈哈) 这样下载对应版本就行了. 在这个网址查找CUDA已发布版本:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载好CUDA Toolkit 9.0 后,我们开始下载cuDnn 7.0,需要注意的是,下载cuDNN需要在nvidia上注册账号,使用...
这段代码是看torch到底有没有用到cuda(或者我理解为是否用的是gpu版本),输出为False为cpu版本。 2.安装cuda 这个我觉得可能很多人电脑上已经安装了cuda 可以自己在电脑中看一下到底有没有,有了更好,没了接下来讲怎么下载NVIDIA cuda (1)查看自己应该下载NVIDIA版本 ...