通过这种方式,你可以在Python环境下安装不同版本的cuDNN,然后使用Python的包管理器(如conda等)来管理和切换这些环境。这样做的好处是,你不需要在系统中安装多个版本的CUDA和cuDNN,只需在Python环境中切换即可。如果你在使用conda install时没有指定cudatoolkit的版本,默认情况下会安装与PyTorch版本相匹配的最新CUDA。这...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 确保命令中的版本号(如11.3)与您的CUDA版本相匹配。 等待安装完成: 安装过程可能需要一些时间,具体取决于您的网络速度和计算机性能。 验证PyTorch和CUDA是否成功安装: 打开Python解释器或Jupyter Notebook,并运行以下代码来验证CUDA是否可用:...
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....
进入官网,点击下载就行了,网速感人,下了一个多小时才搞定。 下载完成后,打开下载的驱动。如果你电脑目前安装的驱动版本号新于Cuda本身自带的驱动版本号,那一定要把这个勾去掉。否则会安装失败(相同的话,就不用去取勾了) 接下来需要几分钟的时间安装,这是NVIDIA程序已完成的界面 打开此路径,查看nvcc.exe,有这个nv...
window11系统CUDA、cuDNN 安装以及环境变量配置 一,说明 二,cuda的下载以及安装 1. 确定自己电脑设备哪个版本cuda a. 点击左下角 b. 点击左下角 c.接着点击 `组件` 2. cuda的下载 3. cuda的安装 1. 双击 点击 `ok` 2. `同意`即可 3. 这个随意哪个都行 ...
conda 安装 python3 conda 安装cuda,在使用各种框架,例如Pytorch、MxNet、TensorFlow等的GPU版本时,直接去官网下载CUDA和cudnn实在是太麻烦,后期还得安装配置。其实,我们可以直接使用conda轻松一键下载配置CUDA环境!首先我们需要下载Anaconda或者Miniconda。个人更加
conda search cudatoolkit --info 或 conda search cudnn --info 安装慢的 可以使用mamba解决 conda install mamba -conda-forge 示例:mamba install cudatoolkit=11.3 cudnn=8.2.1 -y 验证 在虚拟环境中运行以下代码: python import torch print(torch.version.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/ ...
确保将CUDA和CUDNN的路径添加到系统路径中。步骤7:安装NCCLNCCL是NVIDIA Collective Communications Library的缩写,用于多GPU训练。在激活的虚拟环境中,使用以下命令安装NCCL: pip install nccl==2.7.8-1+cuda11.0 这将安装NCCL包。完成上述步骤后,您应该已经成功配置了Python开发环境,并安装了所需的依赖项,包括Conda...
一、安装cuda 二、安装cudnn 三、配置conda镜像源 四、安装pytorch 方法一: 方法二: !!踩坑!如果torch.cuda.is_available()返回false 1、先查看cuda\cudnn版本是否都对。 2、查看该虚拟环境下安装的pytorch\torchvision版本是否对应cuda11.6。 五、!!!如果没有cuda,用cpu下载。