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...
5、安装CUDA、cuDNN和Pytorch库 5.1 安装CUDA 首先需要查看你的显卡支持的CUDA版本,在win+R中cmd窗口输入 nvidia-smi 可以看到当前显卡支持的cuda版本(CUDA 12.3) 因此,可以安装不超过CUDA 12.3的版本,最好是接近该版本号的。在官网CUDA Toolkit Archive中直接下载,我这里就下载的是12.3.0版本的。 下载后进行安装,...
conda install pytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1cudatoolkit=10.2-c pytorch 这时候就开始下载环境所需要的依赖包了。 四、pycharm安装--验证CUDA和cudnn版本 打开这个pycharm网址,可以发现一共有两个版本一个是专业版(Professional),一个是社区版(Community),专业版是需要花钱的,好几百美元...
torch.cuda.is_available() 1. 测试GPU是否可以正常使用,如果输出为True,说明没有问题,否则就需要检查是否存在版本不对应问题。所有步骤如下图所示 4 环境导入 环境配置好后还需要将其导入到Python脚本的编辑器中。我使用的Python编辑器是Pycharm,大家可以直接去Pycharm官网下载,下载社区版即可。安装过程比较简单,这里...
下载cuda=10.2,torch=1.5.1,python=3.7版本以及cuda=10.2,torchvision=0.6.1 配置虚拟环境 打开pycharm(没有的可以自行安装)新建一个python 项目命名hello pytorch 再新建一个python文件同样命名为hello pytorch 输入代码: import torch print("hello pytorch {}".format(torch.__version__)) ...
一, 安装anaconda/pycharm 相关教程较多,不再赘述 二,安装cuda 登录Navida官网,下载最新的cuda版本和最新的cudann,在本机上安装最新的cuda,在虚拟环境中安装相应的cudatoolkit,即可使用cudatoolkit对应的cuda版本。 三,建立虚拟环境 在这里我们使用anaconda的图形化界面Anaconda Navigator (Anaconda3)创建虚拟环境。
1)打开PyCharm,点击”Creaate New Project”,按照如下图片,点击Add Interpreter,在Interpreter中设置环境为1.2中anaconda创建的虚拟环境pytorch。 Creaate New Project Add Interpreter 2)进入Pycharm主程序界面,左下角点击Terminal,输入python,import torch,torch.cuda.is_available(),torch.__version__。看到以下输出则...
五、pycharm安装--验证CUDA和cudnn版本 打开这个pycharm网址,可以发现一共有两个版本一个是专业版(Professional),一个是社区版(Community),专业版是需要花钱的,好几百美元一年。而社区版是免费的,但是也够用了,所以就下载安装社区版就好了。 image.png 将下载好的pycharm安装包,双击。安装的地址最好不要放在C盘,...
CUDA英文全称是Compute Unified Device Architecture,其是有NVIDIA推出的运算平台,平台内嵌的并行架构计算...
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。