1. 确认系统支持CUDA安装 首先,你需要确认你的系统是否支持CUDA安装。CUDA通常需要在具有NVIDIA GPU的计算机上运行,并且你的操作系统需要满足CUDA的最低要求。你可以访问NVIDIA的官方网站,查看CUDA的系统要求。 2. 前往NVIDIA官网下载对应版本的CUDA安装包(或使用conda命令) 虽然你可以从NVIDIA官网下载CUDA安装包进行手动...
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...
windows10 版本安装 CUDA ,首先需要下载两个安装包 CUDA toolkit(toolkit就是指工具包) cuDNN(用于配置深度学习使用) 2.1 CUDA toolkit的安装 首先对CUDA toolkit进行安装,找到我们所需的CUDA toolkit版本。 下载网址:CUDA Toolkit download。 在Anaconda那节,我们知道我的CUDA驱动为11.6.106版本,那我只能选低于11.6....
2.1. 下载CUDA 下载地址:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads 选择好操作系统、版本、安装程序类型就可以直接点击下载了。 2.2. 安装CUDA 下载完之后,找到下载好的CUDA,如下图,双击安装。 如下图,直接OK就行了。 选择同意并继续。 如下图,建议选择自定义安装。 如下图,我直接默认安装了,如果...
conda create -n ms-gpu python=3.7.5; conda activate ms-gpu; conda install gcc=7.3.0 cudatoolkit=10.1.243 cudnn=7.6.5 gmp=6.1.2 mindspore-gpu=1.1.1 run test.py: importnumpyasnpfrommindsporeimportTensorimportmindspore.opsasopsimportmindspore.contextascontextcontext.set_context(device_target="...
这种行为可能有很多原因。我将列举一些例子以及证实这些例子所需的信息。
我们需要确定conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision的版本对应。 下面为确定的过程: 首先,搜索NVIDIA Control Panel(win+s进行搜索)。 然后打开并点页面左下角系统信息,找到组件里的NVCUDA64.DLL,发现CUDA驱动为11.6.106版本。那么就说明你之后安装CUDA的cudatoolkit的版本不能超过11.6.106。所以我这里...