conda deactivate 至此,您已成功在Windows 10的conda虚拟环境中安装了CUDA 10.0和PyTorch 1.1.0。请注意,在某些情况下,可能需要重新启动计算机才能使更改生效。此外,确保您的GPU驱动程序已更新到最新版本,以便与CUDA 10.0兼容。对于进一步的优化和定制化配置,请参阅PyTorch和Anaconda的相关文档以获取更多信息。相关文章推荐...
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 -...
一、创建conda虚拟环境首先,我们需要创建一个conda虚拟环境。可以使用以下命令创建一个名为myenv的虚拟环境: conda create -n myenv python=3.7 这将创建一个名为myenv的虚拟环境,其中Python的版本为3.7。 二、激活conda虚拟环境创建完虚拟环境后,我们需要激活它。在Windows上,可以使用以下命令激活虚拟环境: conda ac...
Linux: source activate your_env_name(虚拟环境名称) Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称) 1.2对虚拟环境中安装额外的包 conda install -n your_env_name [package] 或者在虚拟环境之下: conda install [package] 解决pip install or Pythonsetup.pyinstall 安装到全局环境中。 这里有一个问题,当我用...
服务器上已安装Nvidia提供的cuda,nvcc -V时会出现已安装的CUDA版本。如下图所示,服务器上已安装好的cuda版本为10.1。 但是当我们在Anaconda虚拟环境下安装pytorch或者paddlepaddle等深度学习框架的GPU版本时,通常会选择较高版本的cuda,这样服务器就存在两个cuda版本,但是/usr/local的目录下只有Nvidia家的cuda版本,这是...