我在安装apex时有遇到如下报错 此时需要重新安装cuda-nvcc,版本号需要与安装pytorch的cuda版本号一致,以上图为例,需要安装cuda-nvcc11.3的版本,执行如下命令即可,不需要卸掉之前的cuda-nvcc,安装时会自动进行cuda-nvcc版本迁移。 conda install -c"nvidia/label/cuda-11.3.0"cuda-nvcc 安装其他版本的cuda...
在conda虚拟环境中安装CUDA: conda installcudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ 或者: conda installcudatoolkit=10.1 在conda虚拟环境中安装cudnn: conda installcudnn=7.6.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ 或者:...
解决方法: condainstallcuda-nvcc ---
即:conda install cudatoolkit 后运行nvcc --version仍然会报错(如果主机范围没有安装nvcc) cuDNN也可以通过conda安装 $ conda search cudnn Loading channels: done # Name Version Build Channel cudnn 7.0.5 cuda8.0_0 pkgs/main cudnn 7.1.2 cuda9.0_0 pkgs/main cudnn 7.1.3 cuda8.0_0 pkgs/main cu...
想要安装CUDA,有两种方式:1、在英伟达官网下载CUDA Toolkit Installer,借此安装;2、在Anaconda环境中使用类似【conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch】的包括cudatoolkit的命令安装。 第一种方式安装的cuda,包括的模块更全面。
学习笔记pytorch安装pytorch与torchvision表pytorch安装 安装环境Windows10condainstallpytorch1.3.1 torchvision0.4.2 cpuonly -cpytorchpytorch与torchvision表后发现pytorch和torchvision无法下载,故更改代码使用下面代码进行安装。 pip Anaconda的一些操作 1. #列出已安装的包condalist 2.查看CUDA版本 nvcc --version 3.使用...
我也知道要先装cuda,可是啊,conda表示找不到啊: http://t.zoukankan.com/hzcya1995-p-13281732.html您也知道cuda路径可能没有啊: 这个小哥安装倒是生猛,只能说你的环境很好: nvcc在conda环境下也很难找: stackoverflow上也有一些提问: https://stackoverflow.com/questions/53042921/anaconda-install-pycuda ...
conda-forge/linux-64 Using cache conda-forge/noarch Using cache Transaction Prefix: /root/.conda/envs/cool Updating specs: - cuda-nvcc critical libmamba Failed to parse URL "@": No host part in the URLenvironment.ymlNo response~/.condarcNo response...
conda install anaconda pip install tensorflow-gpu==2.6.0 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 测试cuda环境发现报错,某些包的版本有需求,根据提示更新下面两个包(这两个包要降级到这个版本) pip install numpy==1.19.2 pip install protobuf==3.20 ...
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch 1. 5. 测试安装是否成功。 在虚拟环境中测试 cuda 是否安装成功不能用 nvcc -V。这是因为该命令返回的系统默认的 cuda 版本,而非当前环境下使用的 cuda 版本。我们可以在 python 环境下用 pytorch 命令检查当前环境下执行 python...