【环境配置】根据显卡设置安装cuda、cudnn以及pytorch1. 第一种方法1. 查看显卡所能安装最高版本的cuda 2. 卸载cuda重新安装1.卸载cuda windows下CUDA的卸载以及安装_把电脑上的cuda卸载了会有影响么-CSDN博客 2.…
随便打开个 python 环境,安装一下 pytoch 我们直接用官网的命令安装即可。 最后用下面的 python 代码来验证一下是否可以调用 GPU importtorch torch.cuda.is_available()# 查看pytorch是否支持CUDAtorch.cuda.device_count()# 查看可用的CUDA数量torch.version.cuda# 查看对应CUDA的版本号 至此,我们的卸载,更新,安装...
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 选择适用于自己CUDA版本的cuDNN,我这里是CUDA 11.1、Windows(x86)cuDNN库。 3、安装cudnn 解压,在解压后的文件夹cuda下,将bin、include和lib文件夹剪切,然后粘贴到CUDA11_1文件夹下 4、添加环境变量 五、安装pytorch和torchvision 1、下载pytorch 打开网址 https:...
下载cudnn后直接将其解开压缩包,然后需要将解压后的bin,include,lib文件夹复制粘贴到cuda安装时的默认路径文件夹下(比如我的是在:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 ) 注意是把整个文件夹复制(bin,include,lib) 使用以下命令测试安装是否成功: nvcc-V 4、安装Pytorch pytorch镜像下载链接:...
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: ...
如下说明cuda安装成功 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 ...
https://pytorch.org/ 这里我们可以看到本机,支持最高是 12.1 。 而我们上面查看到的本地实际上可以支持到 12.4,但是 pytorch 只支持到 12.1,所以我们 CUDA 只安装到 12.1 的版本就够了。 卸载旧版 然后我们继续卸载就版本的 CUDA 控制面板或设置-应用中卸载含 CUDA 字样的程序 ...
二、安装步骤 1.下载cuda 2.下载cudnn 3.安装pytorch 三、几点提示 前言 安装pytorch环境心得&注意点: <1>心得:搭建pytorch环境最需要注意的就是版本问题 <2>注意点:(1)首先去pytorch官网看它最新支持的cuda版本,一般cuda最新版本要比pytorch支持的版本高。pytorch官网(2)看显卡和cuda的版本关系(如果你显卡算力高...
sudo chmod a+r/usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h/usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn* 四、安装pytorch 安装之前,先安装Anaconda软件,官网https://www.anaconda.com/download/下载相应版本安装即可 sudo sh anaconda.sh 打开官网https://pytorch.org/,可选择不同方式进行安装,推荐使用conda安装,安装时要...
随便打开个 python 环境,安装一下 pytoch 我们直接用官网的命令安装即可。 最后用下面的 python 代码来验证一下是否可以调用 GPU importtorch torch.cuda.is_available()# 查看pytorch是否支持CUDAtorch.cuda.device_count()# 查看可用的CUDA数量torch.version.cuda# 查看对应CUDA的版本号 ...