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:...
4、安装Anoconda 直接进如Anoconda官网进行安装Free Download | Anaconda,这一步比较简单,不做过多赘述。 验证anoconda是否安装成功,进入控制台输入conda命令,输出如下结果则安装成功。 5、安装Pytorch 5.1、创建虚拟环境 安装pytorch之前,一般会先创建一个虚拟环境,然后将pytorch安装到虚拟环境中。因为不同版本的pytorch...
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...
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 ...
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) ...
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 ...
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) ...