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())
5.0 Is debug build: No CUDA used to build PyTorch: 10.2 OS: Ubuntu 18.04.4 LTS GCC version: (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04) 7.5.0 CMake version: Could not collect Python version: 3.6 Is CUDA available: No CUDA runtime version: 10.1.243 GPU models and configuration: GPU 0: ...
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...
# export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.3 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3 然后source ~/.bashrc 上述环境变量中,我看很多教程都是按照第三行配置的CUDA_HOME,但是后续我在使用deepspeed的时候会报错找不到/usr/local/cuda-11.3:/usr/local/cuda-11.3/bin/nvcc,按照第四行配置CUDA_HOME就...
No CUDA-supporting devices found! 在Nvidia开发者论坛https://devtalk.nvidia.com/找到相关主题下的回答, When you first boot up the system in console mode, the nvidia driver is not loaded and the GPU device is not available. One benifit of this , is that more host memory is free。
exit 1 fi INSTALL_FOLDER="/usr/local" # the location to look for CUDA installations at TARGET_VERSION=${1} # the target CUDA version to switch to (if provided) # if no version to switch to has been provided, then just print all available CUDA installations if [[ -z ${TARGET_VERSION...
- 激活环境并执行`torch.cuda.is_available()`，返回`True`表示CUDA配置正确。解决问题与优化 - **遇到问题时的排查**：若安装过程中遇到问题，如未正确安装cuDNN或遇到版本不匹配等，需逐一排查并调整配置。查阅相关教程，如遇到特定错误信息（如`system not yet initialized`），需按照教程进行操作，...
安装Cuda 查看本机操作系统: cat /etc/issue 前往英伟达官网,下载对应的cuda版本: ? Note:以下以cuda9.0为例。...安装cuda: sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run Note: 勿装driver!否则会安装失败! ?...-9.0/...
importtorchiftorch.cuda.is_available():print("GPU is available")// 查看GPU设备是否可用else:print("GPU is not available")print(torch.cuda.get_device_name(0))// 查看GPU设备信息device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")x=torch.tensor([1,2,3])x=x.to(device)// 在...
CUDA toolkit对nvidia的版本有要求, 可参见https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html中的CUDA Driver部分的说明: image.png linux平台下,由于nvidia driver的最新版本为390.87,所以无法选择CUDA 9.2, 因为它对driver的要求是>=396.26, 所以选择CUDA 9.1,它的要求是>=390.46, 满足要求。