请将3.x替换为你需要的Python版本。 安装CUDA Toolkit 在激活的Conda环境中,你可以使用conda install命令安装cudatoolkit包,这是CUDA的核心组件。首先,你可以使用以下命令查看Conda支持的CUDA版本: bash conda search cudatoolkit --info 找到你想要的CUDA版本后,使用以下命令进行安装: bash # 安装指定版本的cudatoolk...
步骤1:创建Conda虚拟环境首先,确保您的系统已经安装了Anaconda或Miniconda。然后,打开终端并创建新的虚拟环境。这里我们以Python 3.7为例: conda create -n myenv python=3.7 步骤2:激活虚拟环境接下来,激活刚刚创建的虚拟环境: conda activate myenv 步骤3:安装CUDA和cuDNN一旦虚拟环境激活,您需要安装CUDA和cuDNN。...
首先,我们需要查看conda支持的CUDA版本。可以使用以下命令查看: conda search cudatoolkit --info 这将显示出conda支持的所有CUDA版本以及它们的下载地址。找到你想要安装的CUDA版本后,可以使用以下命令安装: conda install cudatoolkit=x.x 其中,x.x是你想要安装的CUDA版本号。例如,如果要安装CUDA 10.1,可以使用以下命...
简介: 软件类配置(一)【Windows下使用conda在虚拟环境中安装CUDA、CUDNN及Tensorflow】 喜大普奔!!! 使用anaconda直接安装深度学习环境所需的cuda、cudnn、tensorflow-gpu,windows,ubuntu都可以。参考文章 需要anaconda,以及nvidia的驱动。如果你是ubuntu的话,可以参考这个文章装nvidia驱动。 1.创建环境 conda create -...
这个是安装cudatoolkit和cudnn的命令,cudatoolkit和cudnn还不一样 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 安装常用链接 cuDNN链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive CUDA链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...
conda config --remove-key channels 接下来将conda激活到要安装的环境,我的是d2l conda activate d2l 安装cuda 查找源上可用的cuda版本 conda search cudatoolkit --info 找到想要下载的cuda版本后,把cuda下载到本地:复制url字段里的下载链接到浏览器,会自动下载到本地Download文件夹下。
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all conda remove --name your_env_name package_name # 删除环境中的某个包 2. 在conda虚拟环境中安装cuda和cudnn 本文以cuda10.1为例: 在conda虚拟环境中安装CUDA: conda installcudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/...
一开始我以为是我的cuda版本不兼容了,后来百度发现不是这个原因。 把错误翻译过来就是说在当前这个渠道找不到这个包,那咱就换个渠道白,解决方法如下: (参考文章链接:) 1、 在prompt中寻找可以安装的pytorch包的信息。 anaconda search -t conda pytorch ...
conda config --set show_channel_urls yes 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3.我电脑的CUDA最高支持12.0,但注意在环境中安装比电脑CUDA版本低的,因为pytorch的版本更新比CUDA更新速度慢,例如目前pytorch官网发布的最高版本是11.7,还兼容不到12.0的版本,我在安装时选择了11.6版本。
Bug Report 如何使用conda环境中安装的cuda mindspore-assistant Environment Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): Uncomment only one /device <> line, hit enter to put that in a new line, and remove leading whitespaces from that line: /device gpu Software Environment: -- Virtunal env: conda -...