1、下载pytorch 打开网址 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 根据前面所提的项目需求pytorch在1.7以上,且安装了cuda11.1,由于我的python版本是3.7,因此选择最新版的torch1.9.0,如下图红框所示。 2、下载torchvision torchvision的版本要与torch版本对应,否则torch的版本会变化。 torchvision的版本请参...
因此,安装顺序应该是:NVIDIA Graphics Drivers(可跳过,在安装CUDA Toolkit的时候捆绑安装)->CUDA Toolkit->PyTorch->cuDNN 安装NVIDIA Graphics Drivers(可跳过) 前言 在安装CUDA Toolkit的时候可以选择捆绑安装NVIDIA Graphics Drivers显卡驱动。因此,这一步完全可以跳过,但笔者依旧先写出来。 Linux 法一:图形化界面安装...
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 打开Ananonda Prompt 如图: 输入:conda create -n pytorch python=3.7 ...
然后执行bandwidthTest.exe,出现如下界面,则代表cuDNN也安装成功。 3. 安装Pytorch 3.1 下载torch 下载地址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 自己安装的是cuda11.6,所以选择上面的cu116,自己虚拟环境配的是python3.7,所以对应cp37 3.2 安装torch 如下,选择自己的虚拟环境,来到已经下载好的torch目...
安装cuDNN 然后进入该目录下的extras/demo_suite/目录,在终端中依次输入以下命令: $./bandwidthTest$./deviceQuery 若均输出Result = PASS,说明安装成功: `./bandwidthTest` 示例输出 `./deviceQuery` 示例输出 安装PyTorch 然后,进入PyTorch 官网,通过“Get Started -> Start Locally”定位到下载页: ...
1.安装cuda 2.安装cuDNN 3.安装pytorch-gpu 4.卸载cuda 5.卸载cuDNN 6.卸载pytorch 安装软件,要么安装上个版本的最后一个小版本,要么安装最新版本,因为这两个版本,官方最在乎! 1.安装cuda ① 查看可安装CUDA的最高版本 ② 下载 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer,选择安装上个版本的最后一个小版本 ③...
前置环境:1、电脑显卡及显卡驱动2、anaconda正式安装分为四部分:1、cuda安装 1-1 验证cuda适合安装的版本 两种方法:图像界面;命令行 1-2 进入官网直接下载安装2、cudnn安装 2-1 进入官网注册并登录 2-2 下载对应cuda的版本 2-3 解压到cuda对应版本的目录 2-4 配置环境
简介:这篇文章是关于如何在Ubuntu操作系统上安装显卡驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、FFMPEG以及卸载不必要的预装软件的详细指南。 1.安装显卡Nvidia # 删除软件及其配置文件apt-get --purge remove <package># 删除没用的依赖包apt-getautoremove <package># 此时dpkg的列表中有“rc”状态的...
首先安装之前要先检查我们显卡所支持的最高的CUDA版本: 目前是11.6的驱动,因此我的显卡最高是可以支持到CUDA11.6版本的。 知道了我们的最高支持版本之后,我们就可以在小于等于该版本的CUDA中选择了。 2.查询Pytoch与cuDNN版本 首先不用着急挑选CUDA的版本。我们先看下pytorch以及cuDNN的版本支持情况。