前往NVIDIA Driver Downloads和NVIDIA CUDA Toolkit Archive根据系统版本和显卡类型选择显卡驱动和CUDA Toolkit。我们选择runfile(local)完整安装包从本地安装。CUDA Toolkit本地安装包时内含特定版本Nvidia显卡驱动的,所以只选择下载CUDA Toolkit就足够了,如果想安装其他版本的显卡驱动就下载相应版本即可。 卸载Nvidia残留 在...
系统同一时间可以安装多套 Runtime CUDA,安装的方法也多种多样:安装 Pytorch 时会自动安装一个不完整的 CUDA;可以通过 Ubuntu 的官方源安装;通过 conda 安装;当然也可以用官方安装包CUDA Toolkit Archive。 所以nvcc --version和torch.version.cuda也有可能不一致(由此可能会引发一个坑,详见下一节)。运行 Pytorch ...
多版本的cuda下载地址在这:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 说是多版本,但其实最常用的就是cuda8.0,9.0,9.1,10.0这几个,因此只要有这几个环境,基本上可以应付大多数的源码。在下载的时候,注意选择.run文件会比较好,如下:比如咱们下载的是cuda9.0,在安装的过程中,前面会有一堆...
CUDA Toolkit 3.2(Nov 2010) CUDA Toolkit 3.1(June 2010) CUDA Toolkit 3.0(March 2010) CUDA Toolkit 2.3(June 2009) CUDA Toolkit 2.2(May 2009) CUDA Toolkit 2.1(Jan 2009) CUDA Toolkit 2.0(Aug 2008) CUDA Toolkit 1.1(Dec 2007) CUDA Toolkit 1.0(June 2007) ...
CUDA Tookit和显卡驱动的对应关系如下图,参考链接:CUDA Toolkit Documentation 上面我们安装的显卡驱动为415.27,根据关系相匹配的CUDA Toolkit应为10.0版本。下载CUDA Tookit,先进入CUDA Tookit列表选择页面,链接如下:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择系统即版本后进行下载: 进行安装,这里我采取的都是默认的路径(C盘容量够): 跟着默认全选即可: 这个路径记录一下: 之后同意相关条框安装,完毕后重启电脑安装完成: 此时默认添加了以下的系统变量: 查看安装是否成功: ...
然后进入英伟达开发者网 developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,选择后下载,以及 CUDNN 也要下载再依次安装。(这个在前面文章有介绍此处就略过了)PyTorch 版本下载 前面把 CUDA 和 CUDNN 安装配置好之后,环境变量会自动添加,然后通过 cmd 输入 “nvcc -V” 查看 到 CUDA 的版本表示安装无误,接着就是...
Anaconda-cuda toolkit-cudnn-torch-torchvision安装 1.Anaconda安装 进入清华镜像网下载:清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 1.通过搜索框找到Anaconda 2.点击archive 3.找到与操作系统匹配以及所需的anaconda版本进行下载 4.另存到D盘 5.双击进行安装...
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 如果有,也不能跳过该步骤 我们可以看到很多版本,但不是每个版本都符合要求的,根据paddle版本要求,如下图,cuda只有四个版本,如果你的cat到的cuda版本号在下图之列就可以跳过第二步了。如果cat不到或版本不在下图之列就继续。