在安装CUDA之前,需要确认你的Linux系统版本与所选择的CUDA版本是否兼容。可以通过访问NVIDIA的官方网站查看支持的CUDA版本和对应的Linux系统版本。 2. 在Conda环境中安装CUDA Toolkit 2.1. 创建新的Conda环境(可选) 如果你想在一个新的Conda环境中安装CUDA,可以首先创建一个新的环境。例如: bash conda create -n cu...
注意:这些命令假定您正在使用Ubuntu 16.04系统,并且已经安装了conda。如果您使用的是其他Linux发行版或没有安装conda,请根据具体情况进行相应的调整。步骤三:配置环境变量为了使新安装的CUDA和cuDNN能够正确工作,需要更新系统的环境变量。编辑~/.bashrc文件: nano ~/.bashrc 在文件末尾添加以下行: export PATH=/usr/lo...
配置Anaconda环境变量安装完成后,需要将Anaconda添加到环境变量中。打开终端,执行以下命令: source /home/username/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh 其中,将“username”替换为你的用户名。 创建虚拟环境使用conda创建虚拟环境,可以避免与系统环境产生冲突。执行以下命令创建一个名为“myenv”的虚拟环境: conda create ...
有两个部分需要注意的,一个是底层的驱动+cuda,令一个是上层的conda环境。 对于conda的环境的安装,已经非常容易了,如果你只需要一个虚拟环境,那么你可以看一下:《conda的安装与使用》,但是更难的,是安装自己的CUDA,因为有些python的包需要特定的版本,比如LTP需要pytorch1.6以上,而pytorch1.6以上则需要CUDA9.2以上的...
这个是安装cudatoolkit和cudnn的命令,cudatoolkit和cudnn还不一样 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 安装常用链接 cuDNN链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive CUDA链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...
1、torch+cuda安装 pytorch.org/get-started PyTorch 2、cudnn安装 conda install cudnn 3、验证 1)激活虚拟环境 2)python输入“import torch”指令导入torch模块 3)print(torch.version.cuda) 查看cuda版本 4)print(torch.backends.cudnn.version()) 查看cudnn版本 反正收藏你也不看,点个赞意思下得了... ...
5、安装cuda 5.1 下载安装 5.2 增加环境变量 5.3 生效 5.4 测试 6、安装conda 7、安装cudnn 8、安装git 1、更新操作系统 sudo yum update 2、禁用nouveau和x server 2.1 参照 CentOS7禁用nouveau,X server 2.2 修改配置 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf ##增加下面两行 blacklist nouveau ...
步骤二:此处提供三种方法可供选择。 (1)指定CUDA Toolkit版本(推荐) 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0。 运行conda install pytorch cudatoolkit=9.0 -c pytorch即可。 此方法指定CUDA Toolkit版本后,conda会自动匹配到合适版本的PyTorch。
解决办法:将安装的cuda驱动unload再reload,建议自行搜索教程。 3.3 输入nvidia-smi,报错:Failed to initialize NVML: Driver library version mismatch 解决办法:同3.2 4 记录一些额外的conda指令 #以下命令 windows 和 linux一致#删除虚拟环境conda remove -n mynewenv --all#退出虚拟环境conda deactivate#如果不能正...