接下来,安装Python3和pip3,并使用pip3安装JAX和JAXLib。你可以使用pip官方源或者清华大学源来安装。安装完成后,你可以使用以下命令来测试JAX是否成功安装: 安装JAX GPU版本由于JAX没有将CUDA或CuDNN捆绑为pip软件包的一部分,因此需要先安装CUDA和CuDNN。在Ubuntu上,你可以使用以下命令来安装CUDA和CuDNN:首先,下载并...
GPU驱动版本不兼容:JAX jaxlib GPU版本可能需要特定的GPU驱动版本才能正常工作。在安装JAX之前,建议检查并更新您的GPU驱动程序到最新版本,并确保与JAX jaxlib GPU版本兼容。 CUDA版本不匹配:JAX jaxlib GPU版本依赖于CUDA加速库。如果您的CUDA版本与JAX jaxlib GPU版本不匹配,可能会导致安装失败。请确保您的CUDA版本与...
这是官网对于安装的说明: GitHub - google/jax: Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and moregithub.com/google/jax?tab=readme-ov-file#installation 点到网页里边拉到最下边就能看到这里的指南,直接复制到命令行里,会安装最近发布的版本(我当前是...
此时深度学习模型就可以在GPU中训练了,如需研究图神经网络,可以继续安装torch-geometric 四、安装torch-geometric 在此之前,安装CPU版的torch-geometric老是出错,后来阅读一篇帖子说 使用Anaconda安装,使用Anaconda Prompt运行对应版本cmd 首先安装Pytorch==1.8.0,不要安装1.8.1和最新版本 然后运行代码: conda install pyg...
1.3 安装jax,jaxlib 查询cuda版本:nvidia-smi 查询cudnn版本:more /usr/include/cudnn_version.h 安装jax gpu版本:pip install --upgrade jax==0.4.1 jaxlib==0.4.1+cuda11.cudnn82 -fhttps://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html ...
最终结果如图1.10所示。还可以看到Ubuntu系统上默认安装了Python 3.8.10。图1.10 运行结果可以看到最终结果是2.7,并且也提示了本机在运行中只使用CPU而非GPU。对于想使用GPU版本的JAX读者来说,最好的方案是使用纯Ubuntu系统作为开发平台,或者可以升级到Windows 11并安装特定的CUDA驱动程序,这里不再过多阐述,有兴趣的...
要安装只有CPU版本的JAX,这对于在笔记本电脑上进行本地开发可能是有用的,你可以运行 pip install --upgrade pip pip install --upgrade "jax[cpu]" 1. 2. 在Linux上,通常需要先将pip更新到支持manylinux2014轮的版本。 pip安装GPU (CUDA) 要安装支持CPU和NVIDIA GPU的JAX,你必须先安装CUDA和CuDNN,如果它们还...
Jax的老旧版本(pypi上不再保存的版本)的安装: # Install jaxlib on CPU via the wheel archive pip install jax[cpu]==0.3.25 -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html # Install the jaxlib 0.3.25 CPU wheel directly ...
注意,上述安装方式只是支持在 CPU 上运行,如果你想在 GPU 执行程序,首先你需要有 CUDA、cuDNN ,然后运行以下命令(确保将 jaxlib 版本映射到 CUDA 版本): $ pip install--upgrade jax jaxlib==0.1.61+cuda110-f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html ...
JAX 的安装 如何使用 JAX 呢?首先你需要在 Python 环境或 Google colab 中安装 JAX,使用 pip 进行安装: pip install --upgrade jax jaxlib 注意,上述安装方式只是支持在 CPU 上运行,如果你想在 GPU 执行程序,首先你需要有 CUDA、cuDNN ,然后运行以下命令(确保将 jaxlib 版本映射到 CUDA 版本): ...