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。这意味着,如果你没有cuda编程需求的话,可能根本就不需要安装cudatoolkit或cuDNN,只需安装配置好NVIDIA驱动即可。因为在安...
2.2 安装指定 CUDA 版本,例如 11.6:conda install cudatoolkit==11.6 -c nvidia 2.3 没torch就安装支持 CUDA 的 PyTorch,老环境就跳过 2.4 安装cuda-nvcc : conda install cuda-nvcc 但是我这里执行完第四步,输入nvcc -V还是显示11.4(系统的) 3. 参考这篇文章 清风帅帅:使用conda创建虚拟cudatookit环境后,更...
conda search cudatoolkit --info # 查看所有列出来的cudatoolkit的详细信息,包括版本号version,文件网址url,依赖项dependencies # 文件网址url: # 直接conda install cudatoolkit,通常下载安装包的速度很慢,因而可以用上面给出的文件网址url来用下载工具去下载这个包,再去本地安装 # 依赖项dependencies: # 想要使用cu...
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...
不能简单地使用常规的安装命令，而是需要指定子版本，例如：bash conda install pytorch=1.7.0 torchvision=0.8.1 cudatoolkit=10.0 -c pytorch 这里的`cudatoolkit=10.0`就是指定了PyTorch需要与cuda 10.0版本一起安装。通过这种方式，你可以确保你的环境按照预期安装并满足所有依赖要求。
因此,需要调用 conda 自己安装的 CUDA 版本。 创建conda 环境 安装指定 CUDA 版本,例如 11.6: conda install cudatoolkit==11.6 -c nvidia 安装支持 CUDA 的 PyTorch,例如 1.13: conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia 安装cuda-nvcc...
conda install cudatoolkit=11.1.1 -c conda-forge 这条命令将从 conda-forge 频道安装 cudatoolkit 的11.1.1 版本。 按回车键执行命令: 按下回车键执行上述命令。Conda 将开始下载并安装 cudatoolkit。 等待安装完成: 安装过程可能需要一些时间,具体取决于你的网络速度和计算机性能。Conda 会在安装过程中显示进度...
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 最后一行代码和上面官网不同的是,去掉了-c pytorch,这样才能换用国内清华镜像。然后大家要是用别的版本只要把cudatoolkit=10.1的10.1换掉就行。 清华镜像官网:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ ...
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