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:...
在 Windows 下,通常为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v<版本号>\. 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...
https://download.pytorch.org/whl/cu124 复制到你的浏览器打开,这实际是一个仓库。在这里头找这仨大哥torch、 torchvision、 torchaudio,然后下载对应的版本,以torch为例,链接一般长这样: cu124代表CUDA12.4,cp39代表python3.9,win代表windows,别下错了版本,嫌找不过来直接ctrl+f搜索。找到链接后也可以浏览器直接...
cuDNN:基于CUDA Toolkit,专门针对深度神经网络中的基础操作而设计基于GPU的加速库。需要自己下载安装,其实所谓的安装就是移动几个库文件到指定路径。 使用情形判断 仅仅使用PyTorch 在只使用torch的情况下,不需要安装CUDA Toolkit和cuDNN,只需要显卡驱动,conda或者pip会为我们安排好一切。 安装顺序应该是:NVIDIA Graphics...
而cuDNN则是CUDA深度神经网络库,提供了针对深度神经网络的高效实现。因此,在配置PyTorch环境时,首先需要确定你的GPU是否支持CUDA,并了解你的CUDA版本。 二、选择合适的PyTorch版本 PyTorch的版本与CUDA的版本密切相关,不同版本的PyTorch需要对应版本的CUDA。因此,在选择PyTorch版本时,需要根据你的CUDA版本进行匹配。同时,...
PyTorch作为流行的深度学习框架,支持CUDA和cuDNN来利用GPU资源。然而,选择合适的CUDA和cuDNN版本可能是一个挑战。本文将为您提供一个简明的指南,帮助您轻松完成这一任务。 一、确定显卡驱动版本首先,您需要打开NVIDIA控制面板,依次点击“帮助”、“系统信息”,找到显卡驱动版本。确保您的显卡驱动是最新的,以便获得最佳...
「PyTorch」: 「PyTorch是深度学习框架」:PyTorch 是一个开源的深度学习框架,用于构建、训练和部署神经网络模型。它提供了张量操作、自动求导、优化器、损失函数等工具,使深度学习任务更加便捷。 「PyTorch依赖CUDA和cuDNN」:PyTorch 可以在 CPU 或 GPU 上运行,但为了获得最佳性能,特别是在大规模深度学习任务中,你通常...
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 ...
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 ...
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。