打开终端或命令提示符窗口,并激活你的conda环境(如果你还没有创建环境的话)。 添加清华源到conda的channels。运行以下命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free conda con...
然后,通过 conda 安装 cudatoolkit 包含的库文件均在 miniconda3/lib 中可以找到(或者直接在 miniconda3 / pkgs / cudatoolkit-10.x.xxx /lib 中查看),ls -al libcu* ls -al libnpp* ls -al libnv*原生安装的cuda肯定是 conda-cudatoolkit 的超集,可以自己尝试这两种安装,然后肉眼比对,差别一目了然。再...
libiconv-1.17 | h166bdaf_0 1.4 MB https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge libstdcxx-ng-12.2.0 | h46fd767_19 4.3 MB https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge libxml2-2.10.3 | hfdac1af_6 697 KB https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ana...
3、在它出现提问yes/no的时候(如下图),输入:Y 然后回车;接着等它安装完成,会提示你要不要激活这个环境,而且执行语句都写好了(相信你们的英文水平应该都看得懂),那就按照它给的指示,激活它,输入:conda activate tensorflow 当如图所示出现(tensorflow)…的时候,就表示进入了tensorflow虚拟开发环境了。 4、在虚拟...
方法一：尝试旧版本。安装如pytorch-1.12.1版本时，conda能够从清华源匹配到CUDA版本，完成安装。方法二：手动安装。若需最新版本但清华源无法正确推送，则需自行解决。步骤如下：首先，让conda自动安装cudatoolkit及CPU版PyTorch，用于满足PyTorch相关依赖。接着，使用conda安装当前环境所需的其他包。然后，...
第一种:Conda安装 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 ...
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia 这是因为pytorch 二进制文件内部已经附带了内置的所有内容(pytorch 二进制文件包括 CUDA、cuDNN、NCCL、MKL 等)。 但是如果你想从源代码构建,你需要安装 CUDA Toolkit、cuDNN 等。 更进一步说,pyto...
window11系统CUDA、cuDNN 安装以及环境变量配置 一,说明 二,cuda的下载以及安装 1. 确定自己电脑设备哪个版本cuda a. 点击左下角 b. 点击左下角 c.接着点击 `组件` 2. cuda的下载 3. cuda的安装 1. 双击 点击 `ok` 2. `同意`即可 3.
(入门深度学习)二、安装cuda、cudnn与pytorch(避雷版) 一、安装cuda 二、安装cudnn 三、配置conda镜像源 四、安装pytorch 方法一: 方法二: !!踩坑!如果torch.cuda.is_available()返回false 1、先查看cuda\cudnn版本是否都
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#conda-installation Ⅰ. 背景 深度学习用显卡训练的时候,需要安装与显卡对应的cuda和cudnn。但不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以灵活地在不同cuda版本间切换将是非常方便的。an...