在PyCharm中运行这个脚本。如果CUDA配置正确,你应该会看到输出表明CUDA是可用的,并且Tensor被成功移动到GPU上。 通过以上步骤,你应该能够在PyCharm中成功配置CUDA以支持GPU加速的深度学习开发。如果遇到任何问题,请检查CUDA和PyTorch的版本兼容性,并确保所有相关路径和环境变量都正确设置。
🔧 Step 2: Pycharm中配置Cuda 1️⃣ 在Pycharm主界面中,打开你的项目,然后打开设置。在Python解释器中,找到Python解释器路径所在的文件夹。2️⃣ 在这个文件夹中搜索activate_this.py文件。如果找到了,那就进行下一步;如果没找到,就用Everything搜索这个文件,并替换解释器。3️⃣ 在命令提示符中输入c...
(1) 查看电脑能支持的CUDA版本,打开nvidia(桌面右键)->选择左下角的系统信息->组件,第三行为本机能支持的CUDA最高版本 (2) CUDA下载地址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer,推荐下载11.7版本,点击日期前的横线 (3) 根据自己电脑配置,进行选择,最后点击“Download”,下载安装包 (4) CUDA安装时,第一次会...
Pycharm中可以使用本地安装的python程序作为解释器 参考文章1,CUDA与cuDNN安装教程(超详细) 参考文章2,完整在pycharm上通过torch调用GPU(最细节) 环境变量: 一定要配置环境变量,下面是本机安装的cuda和cudnn的环境变量 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit 这是CUDA默认安装路径,安装时不要修改 C:\Progr...
进入Anaconda虚拟环境,然后输入python,输入import torch导入torch包,再输入torch.__version__查看torch的版本,再通过输入torch.cuda.is_available()结果是True可以判断适用于GPU,如果结果为False,则证明不适用于GPU。 五、安装pycharm pycharm的安装过程网上教程很多,这里就不介绍了。主要介绍以下pycharm中环境的配置。
首先一定要进入所配置的环境。 nvidia-smi# 查看当前驱动版本以及支持的cuda版本 可以看到,图片中显示的版本信息和上一种通过查询控制面板的方式得到的信息一致。实际安装cuda的版本可以低于图中的匹配版本。 nvcc-V# 查看当前安装的cuda的版本 下载安装cuda+cudnn ...
之后使用北大教程里面Anaconda虚拟环境的方法,直接在虚拟环境中安装相应版本的python,CUDA,cudnn,tensorflow, 最后在Anaconda Prompt中成功调用GPU,他妈的当时可把老子激动坏了,心想终于可以开始跑我的神经网络了 后面我到PyCharm使用这个虚拟环境,结果他妈比的又开始报错了,各种dll文件缺失。
* 检查pytorch版本,可能是pytorch与CUDA版本冲突 同等环境下使用python3.7,pytorch1.3,cudatoolkit10.1,上述示例一直失败,但是tensorflow可以正常使用GPU。挨个排查,直到修改完pytorch版本为1.2才成功。 配置环境 OS:win10(×64) 显卡:AMD GeForce MX250 显卡驱动:Driver Version: 442.19 ...
torch.cuda.is_avAIlable() python和 pycharm关联 打开pycharm,新建项目,出现如下界面,选择省略号地方 会出现如下界面,然后选择直接浏览 Anaconda3 安装目录下的 envs文件夹,找到 DL 目录.,能看到pthon.exe文件,选择 我的 Anaconda3是安装在了如下的目录里面,然后选择ok 最后执行示例代码,运行成功,conda deactivate...
exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4$PAT 1. 2. 3. 4. 5. 建议使用vscode pycharm 链接wsl 这样就方便调试代码 上面的都过了的话 下面这句话是在win 上执行的 dockerrun--gpusallnvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbodynbody-gpu-benchmark