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:...
安装cuDNN 然后通过搜索引擎进入 cuDNN 官网,同样定位到cuDNN Archive 页面: Google 的 cuDNN 搜索结果 cuDNN Archive 页面 在这里下载对应你刚刚安装的 CUDA 版本的 cuDNN,并解压压缩包。例如我刚才安装了 CUDA 12.3,就选择适用于 CUDA 12.x 的 cuDNN v8.9.2,下载“Local Installer for Windows (Zip)”并...
2.安装cuDNN ① 下载 cuDNN Archive | NVIDIA Developer,选择cuda对应的版本 ② 解压并提取文件到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 目录下 ③ 使用Windows PowerShell 进行验证,结果为PASS 3.安装pytorch-gpu ① 进入 Start Locally | PyTorch,根据命令安装 conda install pytorch torchv...
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 ...
法一:GeForce Experience自动安装 法二:手动安装 检验安装 安装CUDA Toolkit 查看显卡驱动版本情况 Linux Windows 检验安装 版本切换 Linux Windows Linux卸载CUDA Toolkit 安装PyTorch 查看显卡驱动的CUDA支持版本情况 下载pytorch 安装cuDNN Linux 法一:下载tar压缩包解压(推荐) ...
当CUDA、CUDNN和pytorch均已安装完成之后,我们可以借助以下方法检测pytorch是否可以使用GPU加速。 第一步:命令行调用Python 第二步:导入torch包:import torch 第三步:调用函数:torch.cuda.is_available() 如果输出结果为True则大功告成! 1. 显卡、驱动、CUDA、CUDNN、Pytorch简介 ...
第二步:下载好安装包后,利用解压软件解压出来 第三步:复制粘贴 bin、include、lib三个文件到CUDA的安装目录进行覆盖替换, cuDNN到此安装成功! 下面我介绍Pytorch-GPU的下载安装的三种方式 Conda安装(官网命令下载速度慢,设置镜像源后可加速) Pip安装(设置镜像源,设置镜像源后可加速) ...
pytorch和cudatoolkit版本并不是一一对应的关系,一个pytorch版本可以有多个cudatoolkit版本与之对应。例如1.5.1版本的pytorch,既可以使用9.2版本的cudatoolkit,也可以使用10.2版本的cudatoolkit。 二.下载对应CUDA、找到对应pytorch、下载对应cuDNN 下载CUDA(最好通过迅雷等软件加速下载) ...
因此,在选择PyTorch版本时,需要根据你的CUDA版本进行匹配。同时,考虑到cuDNN是与CUDA紧密集成的,因此也需要考虑cuDNN的版本。 三、安装PyTorch 安装Anaconda:首先,你需要安装Anaconda,这是一个包含了大量科学计算包的Python发行版。在Anaconda中,你可以方便地创建和管理不同的Python环境。 创建PyTorch环境:在Anaconda中,...