CUDA10.2安装+pytorch1.7.1安装+torchvision0.8.2安装 + cudnn安装(深度学习GPU加速) 1、CUDA 首先根据显卡下载适用的CUDA https://blog.csdn.net/java_pythons/article/details/114659922win+r.输入cmd打开终端输入:nvcc -V可以查看自己的cuda版本。 2、CUDNN cuda10.2安装… 小亮 深度学习环境升级指南 CUDA9.1+cu...
自定义安装选项选-》CUDA(四选一) 2.4、检查是否安装成功 控制台输入nvcc -V,出现下图所示则安装成功 3、安装cuDNN(使用tensorrt必须安装,不使用tensorrt则选择安装) 3.1、进入cuDNN Archive | NVIDIA Developer,选择对应CUDA版本以及操作系统版本进行安装 3.2、解压缩该文件 将该文件夹中bin、include、lib下的文件复...
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:...
到了这里,CUDA就全部安装成功,不放心的话可以进行测试 打开命令提示符,输入cmd 输入nvcc -V,输出如下即为安装成功 不放心的话可以进入环境变量中查看是否有CUDA,有的话也是代表安装成功 接下来是CUDNN的安装 3.4 CUDNN的安装 CUDNN官方下载地址:https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cudnn在下载前需要进行账号邮箱...
pytorch镜像下载链接:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 下载相关版本pytorch与torchvision cu后面的表示cuda版本(例如:cu116对应cuda116版本) cp后面表示python版本(例如:cp39对应python3.9) win_amd64对应系统版本 此处提供1.7.0版本百度网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1qzJ203Gn6Qyy6nCnv4...
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 ...
解压并配置cuDNN:将下载的cuDNN文件解压,并将解压后的文件复制到CUDA安装目录下的相应文件夹中(通常是bin、include和lib文件夹)。 验证cuDNN安装:可以通过运行CUDA提供的示例程序来验证cuDNN是否安装成功。 3. 安装PyTorch 步骤: 检查Python和pip版本:确保你的Python和pip版本满足PyTorch的要求。 获取安装命令:访问PyT...
PyTorch 1.7.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.8.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.9.0 - CUDA 11.0, cuDNN 8.0 PyTorch 1.10.0 - CUDA 11.0, cuDNN 8.0请注意,以上对应关系仅供参考,实际情况可能因操作系统、硬件配置和其他因素而有所不同。在安装PyTorch之前,建议查阅官方文档或社区资源,以获取...
1、检查电脑是否支持CUDA 2、下载并安装CUDA 3、下载并安装cuDNN 二、安装Pytorch 1、安装Anaconda 2、切换清华镜像源 3、创建环境并激活 4、输入Pytorch安装命令 5、测试 三、在Pycharm上使用搭建好的环境 参考文章 前言 本人纯python小白,第一次使用Pycharm、第一次使用GPU版Pytorch。因为在环境搭建的过程中踩过...
简介:这篇文章是关于如何在Ubuntu操作系统上安装显卡驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、FFMPEG以及卸载不必要的预装软件的详细指南。 1.安装显卡Nvidia # 删除软件及其配置文件apt-get --purge remove <package># 删除没用的依赖包apt-getautoremove <package># 此时dpkg的列表中有“rc”状态的...