在conda虚拟环境中安装CUDA,可以按照以下步骤进行: 检查系统是否支持CUDA安装 在安装CUDA之前,需要确认你的系统是否支持CUDA。通常,NVIDIA会提供一份支持CUDA的GPU和操作系统的列表。你可以访问NVIDIA的官方网站,查找相关信息。 安装与CUDA版本相匹配的NVIDIA显卡驱动 安装CUDA之前,必须确保已安装与CUDA版本相匹配的NVIDIA...
我们可以在conda创建的不同虚拟环境中安装不同的cuda和cudnn版本,以此来实现不同cuda版本间的切换。 环境vdisco 环境vdisco2 Ⅱ. 使用Conda安装CUDA 2.1 查看显卡驱动兼容性 GPU信息、驱动版本可以通过cmd输入nvidia-smi指令来查看。 显卡驱动版本向下兼容,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本,高版本的驱动支持低...
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 -...
一、用conda 建好自己的虚拟环境,打开pytorch官网https://pytorch.org/ 先择要安装的版本 选择要安装的版本,环境选择windows,安装工具选择conda,语言选择python,平台选择CUDA11.6(需要英伟达独立显卡GPU来支持,需要自行查询自己的电脑配置) 二 安装CUDA11.X,可以去官网下载 ...
由于深度学习,需要安装多个版本的tensorflow和cuda。唯一解决方案就是使用conda的虚拟环境。 路过不少坑,记录一下。阅读本文需要对conda基本操作有了解。 确定显卡适配的cuda版本、cudnn版本、tensorflow版本 cmd下使用'nvidia-smi'查看显卡可用最高cuda版本 image.png ...
conda管理下的虚拟环境中单独安装cudnn无法做到普通环境中的安装:解压而后放到对应的cuda文件夹中,因为虚拟环境安装下cuda和普通环境中安装的目录结构等不相同 安装一个东西时可以先看看conda能否安装,若能那么可以做到事半功倍。 安装cuda11.8(较低版本的cuda无法使用conda命令安装)和cudnn8.4.1的命令 ...
1. 确定安装的 cuda 版本。 在虚拟环境中,先用 conda search cudatoolkit --info 命令查看源内所有的 cuda 版本,以及下载地址。下图示例中展红框标出了支持的 cuda 版本、对应的 url 地址及一些约束条件。 2. 下载并安装 cuda。 找到你想要的且满足自己机器条件的 cuda 版本,复制 url 对应的下载链接,cd 到...
1.3关闭虚拟环境 Linux: sourcedeactivate Windows: deactivate 1.4删除虚拟环境 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 ...