conda install paddlepaddle-gpu==2.0.2cudatoolkit=10.2-c paddle 安装完成后您可以使用python或python3进入python解释器,输入import paddle,再输入paddle.utils.run_check()如果出现PaddlePaddle is installed successfully!,说明您已成功安装。 这里说明一下,因为我的电脑里安装了11.2和10.2两个版本的cuda,我会进行切换...
选择 自定义(高级) 下一步取消勾选Visual Studio Intergration 等待完成即可。 最后在cmd中输入nvcc -V查验是否安装成功。 6. cudnn安装 解压包cudnn 2.把对应文件放入此路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 7. PaddlePaddle安装 打开Anaconda Powershell Prompt (Anaconda3) 先创建一个...
1、安装 CUDA 和 CUDNN。(划重点:这里必须参照 paddle 官网给的 cuda 和 cudnn 版本来安装!!!) paddlepaddle官网(https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html)对cuda和cudnn版本的要求描述如下: 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,请安装CPU ...
飞桨官方安装教程:https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html 如果想安装CPU版本Paddle或者其他CUDA版本的Paddle或者机器不支持AVX指令集等,可以参考官网教程进行操作。 1.下载所需的软件 Visudl Studio(建议直接装vs,方便。当然也可以只装Visual C++...
PaddlePaddle飞桨在Win-GPU版本的完整安装流程 TYing 大白话安装飞桨PaddlePaddle 首先先了解一下自己的电脑配置: 另附一块NVIDIA Geforce GTX1080 Ti的显卡。 接下来选择一个python安装环境,这里我用了anaconda。 正常我是会选择什么都安装最新的,但是paddlepaddle支持… OWL犭袁发表于深度学习 windows下安装paddlepaddle Wi...
1.2 CPU版本的安装步骤与命令详解 对于大多数没有高性能图形处理器(GPU)的用户来说,使用中央处理器(CPU)进行PaddlePaddle的安装是一个经济实惠且简便的选择。具体而言,可以通过执行以下命令来实现CPU版本的安装: pipinstall-fhttps://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ...
安装过程中一直回车即可,如提示设置安装路径,可根据需求修改,一般默认即可。 安装paddlepaddle-gpu==2.2.2 准备环境 # 创建名为my_paddlex的环境,指定Python版本为3.7 conda create -n my_paddlex python=3.7 # 进入paddlex环境 conda activate my_paddlex ...
1、安装流程 第一步 创建conda环境 conda创建环境 conda create -n paddle4 python=3.8 1. 第二步 安装paddlepaddle 安装paddlepaddle 官网 选择你的情况,复制代码 进入到paddle环境中 conda activate paddle4 1. 安装paddlepaddle conda install paddlepaddle==2.6.1 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...
如安装paddlepaddle-gpu==1.8.3.post97则需要安装CUDA9.0,安装paddlepaddle-gpu==1.8.3.post107则需要安装CUDA10.0 3.cudnn版本由已经安装的CUDA版本所决定 所以笔者推荐的顺序是,查看AI框架,选择一个合适的版本,根据AI框架的版本安装对应的CUDA,根据CUDA版本安装cudnn,检查一下电脑nvidia显卡驱动的版本是否为最新,是...
安装gpu版本的paddle conda remove -n RL3.8-gpu --all conda activate RL3.8-gpu conda install cudatoolkit=10.2 cudnn conda install paddlepaddle-gpu==2.2.2 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/...