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...
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,...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3 可以找到。 5.2 安装cuDNN cuDNN直接在官方https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download进行下载,需要邮箱注册后登入。 选择和CUDA匹配的即可,我这里下载的是CUDA12.x下的版本。 下载完成后解压,并将里面的bin、include以及lib目录复制下,然后移动到...
同样pip install "torchvision-0.9.1+cu102-cp37-cp37m-win_amd64.whl",成功! 将配置好的虚拟环境关联到pycharm 点击add,选择existing environment选择环境的python.exe,然后ok 运行代码,结果如下,成功安装 代码中再添加一句 print(torch.cuda.is_available())运行返回一个布尔变量True则表示cuda安装成功 print(to...
3.cudnn环境变量配置 四、pytorch搭建流程 1.pytorch安装 2.pytorch验证 五、pycharm搭建流程 1.安装包下载 2.pycharm安装 3.pycharm设置 六、遇到问题及解决方法 1.import包失败问题 2.RTX3080+cuda问题 七、总结 参考资料 前言 最近新入手了两台3080服务器,因此需要重新搭建一下pytorch-gpu环境。搭建过程中遇...
2、CUDA、cuDNN:英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率,如果电脑显卡不满足要求也是可以不用安装,使用cpu来进行运算。 3、开发工具:PyCharm 4、深度学习库:PyTorch(也可以使用TensorFlow平台) 二、安装Anaconda Anaconda官网:https://www.anaconda.com ...
cuDNN,深度神经网络库是 CUDA的一个子库,以高度优化的方式实现深度学习(如前向和反向卷积、池化层、...
condainstallpytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1cudatoolkit=10.2-cpytorch 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,好几百美元一年。
Anaconda中安装PyCharm中配置Pytorch 1.1前言 1.1.1 如何查看cuda和cudnn是否安装成功? 进入Cuda安装目录(参考如下),运行cmd命令,运行nvcc-V查看cuda是否安装成功。输入deviceQuery.exe以及bandwidthTest.exe查看cudnn是否安装成功。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suite ...
深度学习环境安装(anaconda、pycharm、cudn、cudnn、pytorch),下文软件安装过程中,流程都是点击下一步,出现需要选择的都插入图片进行提示。 2、显卡驱动 2.1cudn安装 进入pytorch查看cuda支持的版本,如下图所示: 下载cudn,进入发现版本是12.1不符合,点击箭头处,进入曾经版本下载,如下图所示: 选择合适的版本点击进入...