export PATH=$HOME/cuda/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/cuda/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source ~/.bashrc 然后运行 nvcc -V 进行验证。 总结 ✅ 最简单的方法:conda install -c nvidia cuda-toolkit ✅ 如果无法使用 conda,但可以下载文件:手动安装 CUDA ✅ 如...
输入Conda安装命令,指定cudatoolkit包: 使用Conda的安装命令来安装cudatoolkit。你可以指定一个特定的版本号,如果不指定,Conda将会安装默认或最新的兼容版本。以下是一个基本的安装命令示例: bash conda install cudatoolkit=版本号 例如,如果你想安装版本11.2的cudatoolkit,你可以使用: bash conda install cudatoolkit=...
补充一点,如果你使用的是pip install来安装PyTorch或其他深度学习框架,那么默认情况下是不会安装cudatoolkit的。因此,如果你主要使用conda进行环境管理,那么可能不需要在服务器上配置CUDA环境。然而,如果你计划使用其他Python包或工具,如深度学习框架的其他实现或其他需要CUDA支持的库,你可能需要在服务器上配置CUDA环境。总...
选择 “新建”,输入我们 cuDNN 的安装路径“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cudnn765\bin”,并通过“向上移动”按钮将这一项上移置顶。 (4)CUDA 安装完成后,环境变量中应该包含“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin”,“C:\Program Files\NVIDIA GPU C...
创建新的conda环境(可选):如果您希望在一个隔离的环境中安装cudnn和cudatoolkit,可以创建一个新的conda环境。这将确保您的系统不会受到这些库版本的影响。打开终端并运行以下命令:conda create —name cudatoolkit_envconda activate cudatoolkit_envconda install cudatoolkit=11.2.1conda install -c conda-forge cudnn...
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1. 输入 accept，只安装 CUDA Toolkit 11.8，不安装包括 Driver 等 2. 选择 Options --> Toolkit ...
conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ conda install cudnn=7.4.1 -c https://mirrors.tuna.t
conda install pytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ conda install cudatoolkit=11.3-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main conda install jupyter -c https://https://mirrors.tuna.tsinghua....
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch 1. 七、pycharm中添加conda环境(不选择创建虚拟环境) 在pycharm中新建一个工程(new project)—>选择已经存在的环境解释器(Existing interpreter)—>选择(Conda Environment)—>选择Anaconda安装的python解释器(python.exe文件)—>勾选Make availa...