tensorflow-gpu–支持 GPU的最新稳定版(适用于Ubuntu和Windows) tf-nightly– 仅支持 CPU 的预览每夜版(不稳定) tf-nightly-gpu–支持 GPU的预览每夜版(不稳定,适用于 Ubuntu 和 Windows) tensorflow==2.0.0-beta1– 仅支持 CPU 的预览 TensorFlow 2.0 测试版(不稳定) tensorflow-gpu==2.0.0-beta1–支持 G...
接着我们继续下载 cudnn 库 cuDNN Download | NVIDIA Developer https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 它会叫你注册登录,你就注册登录即可。 找到适用于你自己 CUDA 的版本。 将下载到的压缩包解压到 cuda 的安装路径`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXXX`下并覆盖。 检查环境...
2、选择自己的版本,Installer Type 方式选择exe(local) , 之后点击“Download”按钮 3、双击下载的exe安装包 4、选择临时解压位置,点击“OK”,等待解压完毕 5、等待系统检测完毕,点击同意并继续 6、选择自定义安装,点击下一步 7、继续点击“下一步”
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程序可能并不兼容...
hello, 大家好,今天趁着刚好要升级一下 cuda 来,用这个场景来演示一下 windows 下如何 CUDA, cudnn, pytoch 卸载、更新、安装。 安装准备 首先需要 查看本机支持的 cuda 版本及相关信息 这里有两种方法可以查看,效果是一样的。 我们先演示第一种
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...
首先打开https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,根据你的操作系统版本,选择对应的CUDA版本。一般选择x86_64位Windows操作系统,系统根据自己的版本选择,选择安装形式exe(local); 注意:如果当前版本大于你计算机允许的版本,比如执行了nvidia-smi后,允许的是12.0,但此处是12.3,那么不可安装,你需要点击 https://dev...
hello, 大家好,今天趁着刚好要升级一下 cuda 来,用这个场景来演示一下 windows 下如何 CUDA, cudnn, pytoch 卸载、更新、安装。 安装准备 首先需要 查看本机支持的 cuda 版本及相关信息 这里有两种方法可以查看,效果是一样的。 我们先演示第一种 通过 NVID
1. windows10 的 64 位电脑 2.cuda9.0.176 3. cudnn7.0.5 CUDA9.0 1. 下载 1.1. 地址:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 1.2. 下载流程 2. 安装 2.1. 打开 cuda_9.0.176_win10.exe 刚打开时会有一个漫长的等待过程,然后才会出现如下界面。
接下来我为大家带来超级详细的Windows10环境下cuda和cuDNN下载和安装方法: 1 . CUDA的下载 1.1下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads当你点进这个链接的时候,从1看到是cuda11.2版本, 1.2 下载其他版本: 如果想下载cuda的其他版本可以点击2. ...