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...
然后打开pytorch的官网,由于开头我们通过驱动检测到我的显卡为GTX 1050 Ti ,最高支持cuda11.8版本,所以我们选择cuda11.1版本的cuda,然后将下面红色框框中的内容复制下来,一定不要把后面的-c pytorch -c conda-forge也复制下来,因为这样运行就是还是在国外源下载,这样就会很慢。 image.png 将复制的内容粘贴到pytorch环...
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 下载cuda=10.2,torch=1.5.1,python=...
再把cudnn下的bin文件夹和CUDA\v11.7\extras\CUPTI\lib64的文件夹路径添加至环境变量。 anaconda下安装pytorch 打开anaconda prompt 进入命令行界面 首先创建一个名为pytorch_gpu的虚拟环境。 conda create -n pytorch_gpu python=3.7 1. 进入虚拟环境 activate pytorch_gpu 1. 在pytorch官网选择对应版本,自动生成con...
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。
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、...
3.3.2 安装pytorch、torchvision 在激活的虚拟环境目录下推荐使用pip安装 选择对应的版本参数,官网会自动给出最新的安装命令 :https://pytorch.org/get-started/locally/ 安装历史版本:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ cpu为cpu版本的,cu为cuda版本(gpu) ...
最近由于项目需要,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paddle环境的时候会自动帮我们配置好cuda和cudnn。这...
三、Pytorch环境安装 四、paddlepaddle环境安装 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a...
本文将指导你如何使用Anaconda安装PyTorch 1.13.0 GPU环境,并支持CUDA 11.6。我们将分步骤详细介绍如何配置Python环境、安装依赖项、设置CUDA和cuDNN版本,以及验证安装是否成功。