激活环境:conda activate pytorch 在https://pytorch.org/get-started/locally/官网找到对应版本的pytorch,尤其需要注意版本号(这里cuda最新只能用12.4啦) conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia 查看pytorch是否安装成功。 (pytorch) C:\Windows\System32>python Python ...
5、安装cuda 安装cuda时,第一次会让设置临时解压目录,第二次会让设置安装目录。 可以事先新建两个文件夹,如CUDA_TEMP和CUDA11_1,CUDA_TEMP用来存放临时解压文件,CUDA11_1用来存放安装后的文件。CUDA_TEMP文件夹在cuda安装结束后会被自动删除,因此CUDA11_1文件夹千万不要放在CUDA_TEMP文件夹下。 设置临时解压目录...
打开cmd控制台,输入nvcc-V 出现相关配置信息即为安装成功! 第四步:安装支持cuda的pytorch python版本建议选择3.8的相关版本(例如:3.8.18),强烈建议使用anacoda进行环境配置 出了问题也好调整,给出两种方案,首先确定安装指令,在pytorch官网查看相关指令,我们这里选择的是12版本的,因此选择下面的选项,得到官方安装指令: ...
第一步:首先我们来到Pytorch-GPU的官网,选择CUDA的安装平台以及版本、Conda或者Pip安装,在下方粘贴复制安装命令即可,但是这里下载速度极慢,很容易出现CondaHTTPError,因为默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,访问太慢或者不能访问,为了能够加快访问的速度,我们更改Conda下载安装包的镜像源 第二步:这里我们首先设置...
先激活指定虚拟环境,再安装。否则会安装到默认虚拟换进base下 5.3、检查pytorch是否安装成功 在anoconda控制台输入如下命令 python import torch torch.cuda.is_available() 输出如下结果则安装成功 输入exit()退出python命令 常用命令 pip list #显示已经安装的包列表 ...
如下说明cuda安装成功 进入到cuda的安装路径,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\demo_suite,找到如下两个.exe文件 可以直接运行这两个文件。不过我直接运行会闪退 我是在命令行里面运行的 如下界面说明cudnn安装成功 6、安装pytorch ...
一、cuda安装 1.1、cuda版本选择 1.2、下载安装 二、cudnn安装 三、pytorch安装 四、tensorRT8.X安装 写在前面 博主这里装的是cuda11.7,最后一步tensorRT运行的时候有个pycuda的安装,它的最新版本只支持到cuda11.6,所以博主最后是又把cuda11.7卸载后重新安装了11.6,安装过程和11.7一样。pytorch对应的版本也应该修改,...
1.安装对应的CUDA Toolkit 2.配置CUDA环境 3.记录安装的CUDA版本(很重要) 4.安装PyTorch 查看电脑对应CUDA版本 首先确认有显卡驱动,然后命令行输入 nvidia-smi result NVIDIA-SMI 545.92 Driver Version: 545.92 CUDA Version: 12.3 这里的version是可以支持的最高版本,可以向下兼容。安装了12.1版本,没有安装12.3版本...
step4 安装pytorch,这个直接在官网选好配置安装就好 pytorch网址如下: https://pytorch.org/get-started/locally/ 配置根据自己的cuda toolkit选择如下,然后复制pip那部分到anaconda prompt运行: image.png 测试 在anaconda prompt 输入python进入python环境 然后输入 ...