1.检测cuda:win+R,输入cmd进入命令行,输入nvidia-smi检查nvidia驱动版本(必须nvidia驱动才能跑gpu),输入nvcc -V ,出现如图所示信息,则安装cuda成功: 2.在cuda的include目录下找到了cudnn.h,则证明cudnn安装成功(cudnn是一套组件,是对cuda图形处理功能的补充)。 (注:cuda在系统中的默认安装位置为 C:\Program F...
通过使用cuDNN,深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)可以利用其提供的GPU加速功能,加快训练和推理的速度。cuDNN库实现了高效的卷积计算和其他操作,优化了计算过程和内存使用,以最大化GPU的利用率和性能。 2.2 各部分相互间的联系和安装逻辑关系 (1)首先在我们计算机上安装Anaconda,使用Anaconda创建虚拟环境.(2)配置虚...
1、 检查自己的GPU是否为CUDA-capable,即是否支持cuda 使用命令$ lspci | grep -i nvidia,来检查gpu版本信息,然后在官网查找是否有你的显卡在支持列表中(满足条件),如果上面那个命令无法执行,执行update-pciids(generally found in /sbin) 命令更新后重新来一遍。 查询网址:http://developer.nvidia.com/cuda-gpus...
前言一、查看GPU支持的CUDA版本二、安装CUDA三、确定torch、torchvision和python版本四、安装anaconda五、安装torch和torchvision 前言 安装cuda版本的pytorch时踩了不少坑,网上安装pytorch的版本很多,一般的教程都是到pytorch的官网,利用网址和镜像源去安装,问题非常多。也有教离线安装的,但是没有正确的安装顺序,torch版本和...
JDK的下载与安装以及配置环境变量教程 一、JDK的下载 1.进入JDK下载官网 2.进入下载界面 3.选择所需版本 4.进入下载 5.下载完成 二、JDK的安装以及环境变量的配置 1.解压下载好的压缩文件 2.将bin目录配置到环境变量中去 编辑系统环境变量 编辑path环境变量 将JDK解压文件中的“bin”目录路径添加到Path当中去 ...