用conda安装包的标准语法格式为:conda install -c <channel><packagename>, 而pytorch官网中conda给的命令行是上图那样的,有-c选项,就说明已经指定了官方下载源,所以自己配置的镜像源不管用, 所以应该把-c pytorch去掉,就可以从镜像源下载文件了。 输入y,即正式下载和安装 友情提示: 如果你想再次换源安装,需要...
即:conda install cudatoolkit 后运行nvcc --version仍然会报错(如果主机范围没有安装nvcc) cuDNN也可以通过conda安装 $ conda search cudnn Loading channels: done # Name Version Build Channel cudnn 7.0.5 cuda8.0_0 pkgs/main cudnn 7.1.2 cuda9.0_0 pkgs/main cudnn 7.1.3 cuda8.0_0 pkgs/main cu...
conda search cudatoolkit --info 找到想要下载的cuda版本后,把cuda下载到本地:复制url字段里的下载链接到浏览器,会自动下载到本地Download文件夹下。 然后安装本地包: conda install --use-local 本地cuda包所在的路径 安装cudnn 查看cuda对应的cudnn版本 conda search cudnn --info 我的cuda版本是11.3,所以选...
TUNA还提供了 Anaconda 仓库与第三方源(conda-forge、msys2、pytorch等,查看完整列表,更多第三方源可以前往校园网联合镜像站查看)的镜像,各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用 TUNA 镜像源。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件,可先执行conda config --set show_channel_urls yes生成该文...
conda create -n pytorch python=3.7 1. ②激活PyTorch环境 AI检测代码解析 conda activate pytorch # pytorch为环境名 1. ③登录PyTorch:https://pytorch.org/,找到命令: AI检测代码解析 (pytorch)C:\user>conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch ...
步骤1:创建Conda虚拟环境首先,确保您的系统已经安装了Anaconda或Miniconda。然后,打开终端并创建新的虚拟环境。这里我们以Python 3.7为例: conda create -n myenv python=3.7 步骤2:激活虚拟环境接下来,激活刚刚创建的虚拟环境: conda activate myenv 步骤3:安装CUDA和cuDNN一旦虚拟环境激活,您需要安装CUDA和cuDNN。
cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下,该路径下有一个version.txt文档,里面记录了cuda的版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt 然后安装对应的cuda conda install cudatoolkit=10.0 最后测试是否安装成功 importtensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() ...
conda create -n tf2-gpu(tf2-gpu为环境名称) 1. (3).进入环境tf2-gpu AI检测代码解析 activate tf2-gpu 1. (4).安装tensorflow2.0(GPU版本),这里我们选择清华镜像,快! AI检测代码解析 pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
# 安装CUDA conda install -c anaconda cudatoolkit # 安装特定版本的CUDA conda install -c anaconda cudatoolkit=9.0 # 卸载CUDA conda uninstall cudatoolkit # 安装CUDA和pygpu conda install -c anaconda cudatoolkit -c anaconda pygpu 现在,您可以开始在conda环境中使用CUDA进行深度学习训练。
通常,Conda Forge 提供了多个 CUDA 版本的包。你可以通过以下命令来搜索可用的 CUDA 包: bash conda search -c conda-forge cudatoolkit 这将列出所有可用的 cudatoolkit 包及其版本。选择与你需要的 CUDA 版本相对应的包,并使用以下命令进行安装(以 CUDA 11.2 为例): bash conda install -c conda-forge ...