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 三、安装CuDNN 去官网下载https://developer....
nvidia-smi查看cuda版本,根据cuda版本安装对应版本的pytorch,在pytorch官网可以查看,版本不合适可以使用较低版本cuda的torch,使用官网提供的命令行安装即可,import torch``print(torch.cuda.is_available())验证安装结果。 tensorflow的安装要在环境中安装cudatoolkit和cudnn,可以使用conda search了解conda提供的cudatoolkit和...
确定Anaconda安装包,打开网址进行关系的查找:对应关系 这里有很多Anaconda的旧版本安装包信息,然后找64位windows版本的安装包,找到能满足cudatoolkit为11.6,PyTorch为1.12.1版本的Anaconda。红色框中的安装包信息为本机能够满足的Anaconda版本。 点击进到具体页面,找conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision的...
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准备用torch-points3d这个库,得知pytorch版本太老了,该升级了。记录下。 1、升级cuda10.2 win+r.输入cmd打开终端输入:nvcc -V可以查看自己的cuda版本。 进入英伟达官网下载最新的英伟达驱动,官网地址把自己电脑的显卡信息输入进去,点搜索 下载: 安装。然后安装失败 ...
conda install pytorch=1.1.0 torchvision=0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch 这将会安装PyTorch 1.1.0版本,并指定使用CUDA 10.0。注意,在-c pytorch中,pytorch是大写的。如果您没有小写输入该命令,则会出现错误。另外,如果您想要在CPU上运行PyTorch,可以使用以下命令安装CPU版本的PyTorch和torchvision: conda install...
下载安装cuda+cudnn 直接在官网选择对应版本下载。 CUDA Toolkit Archive 官网部分截图 官网截图,Download即可 2.安装流程 运行安装包。路径建议是默认的。 等待安装界面出现。“同意”。 这里我选择的自定义,因为后面要看一些包的版本。 如果之前电脑中有一些包,避免用旧版本替换较高的版本,所以我没有勾选。
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3-cpytorch AI代码助手复制代码 注意: 也可以用pip install的命令来下载pytorch,但是因为三四两步都用的是conda,所以这里为了方便也用了condaconda install pytorch安装的是torch CPU版本,conda install pytorch torchvision -c ...
1、driver api版本号需要大于runtime api以及Anaconda_cudatoolkit的版本号,否则或导致运行错误,笔者的血泪。 2、runtime api由CUDA Toolkit installer安装,提供了完整的CUDA 相关程序开发的编译、调试等过程相关的所有组件。Anaconda_cudatoolkit由conda根据为Pytorch 之类的深度学习框架依赖为用户安装,提供深度学习框架使用...
1.3 CUDA 的应用领域 深度学习:许多深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等,都支持 CUDA 加速,能够大幅加快模型训练和推理的速度。通过 CUDA,可以利用 GPU 的并行计算能力来加速神经网络的训练和预测。 科学计算:CUDA 可以用于模拟物理、化学等领域中的复杂系统,加速数值计算。例如,在分子动力学模拟、天气预报等方面,...