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...
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,这里需要强调的几点: 1、选择自定义安装。如果...
3 安装 CUDA 因为NVDIA 显卡中的运算平台是 CUDA,而 Pytorch 的下载组件里面也有包含一个内置的 cuda,这个内置的 cuda 其实是显卡中 CUDA 的一个子集,要使得这两个组件能正常工作,我们应该保持CUDA 版本 ≥ cuda 版本这个原则。 因此我们先看看系统中 NVDIA 显卡中的 CUDA 版本是多少,按下win + R键入cmd打开...
condaconfig--addchannelss# 手动修改就行-http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/-http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/# 这个配置亲测安装pytorch可用,如果出现问题,可以尝试其他下载源……...
3.安装torch(在pycharm中的Terminal中,因为我喜欢用这个方式,不喜欢用cmd或者anaconda) 直接打开这个网址https://pytorch.org/get-started/locally/ 如何选择我想大家都应该能看懂,其中我用的Terminal所以Package中选的pip,第一个我看了其他博主都选的Stable,至于最后那个Compute Platform选项因为我的cuda版本就是11.7,...
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...
环境安装(anaconda+pycharm+pytorch) ## 一、anaconda安装 官网:https://www.anaconda.com/ ,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。
安装前准备 1、系统环境: Win11 22H2 2、需要的安装包: Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe Python 3.11(pytorch 2.0目前推荐的Python 版本为3.8-3.11) pycharm-professional-2023.2.2.exe CUDA12.1(cuda_12.1.0_531.14_windows.exe) 与 CUDNN V8.9.5(cudnn-windows-x86_64-8.9.5.29_...