pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 后面的113换成你的cuda版本对应的(我的是11.3所以就是113) 这样下载下来的就不是cpu版本的了 我们来check一下,命令行键入 python import torch print(torch.cuda.is_available())...
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda 1. 2. 3. 之后再使用nvidia-smi 多版本的CUDA管理。其实很简单,就是那个软连接的管理,例如我需要其他版本的cuda,由于我的环境比变量直接指向的是一个软连接,因此我可以删除旧的软连接再建立新的软连接的方式来实现不同...
正常的!后面会记录一些你可能会出现的错误,比如这里返回false 3 一些问题的解决方法 3.1 输入torch.cuda.is_available() 返回 false 无其他报错 解决办法:新建虚拟环境,重装torch。(前提:确认我的cuda版本支持以及cudann版本匹配,两者安装路径及步骤正确。 3.2 输入torch.cuda.is_available() 返回 false 有报错 报错...
首先,检查是否安装了CUDA:ls -l /usr/local |grep cuda 如果已经安装了就不需要再次安装,当然有一种说法是不安装CUDA也可行,在虚拟环境中安装pytorch的时候会自动装一个不完整的CUDA,足够跑深度学习了。但是如果需要cuda编程等操作就需要安装完整版的CUDA,也就是后面我要介绍的安装过程。 其实我也试过不安装CUDA...
sudo rm -rf cuda # 删除旧版本的软连接 sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1 /usr/local/cuda # 建立新版本的软连接,前面的路径是需要的版本的cuda的安装路径。 安装cudnn 根据cuda版本选择对应的cudnn进行安装。点我进行下载 进去之后花花绿绿的什么鬼一大堆,如果采用安装的方式的话,需要每个版本的操作系统需...
安装miniconda,创建环境,安装pytorch。conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch。 进入环境,执行 import torch torch.cuda.is_available() 返回True就说明没问题了。 然后此处我一直是False,报错信息是Error 802: system not yet initialized 。
经常在 A100 上发生,突然之间用不了 GPU 了,具体表现为,torch 的 torch.cuda.is_available() 为False,并且运行英伟达的示例程序也 return 一个错误代码。花了些时间找出这是什么造成的,这是 A100 独有的问题,因为它需要一个 fabricmanager 服务,但是这个服务经常会突然崩掉,所以我们又得将这个服务重新安装,然后...
Hallo, I’m trying to set up an new virtural environment and run the model, but the following error shows up: RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device The system I am using is: …
NVIDIA Fabric Manager, CUDA Packages, and CUDNN Library Information The NVIDIA Fabric Manager, CUDA development packages, and CUDNN runtime library are installed in this image. These packages are available at the following versions: CUDA: 12.2.2-1 ...
NVIDIA Fabric Manager, CUDA Packages, and CUDNN Library Information The NVIDIA Fabric Manager, CUDA development packages, and CUDNN runtime library are installed in this image. These packages are available at the following versions: CUDA: 12.2.2-1 ...