conda create-nopencv_cudapython=3.8conda activate opencv_cuda pipinstallnumpy matplotlib 1. 2. 3. 2. 安装CUDA版OpenCV 2.1 下载OpenCV源代码 前往OpenCV的GitHub页面并克隆代码库: gitclonecdopencv 1. 2. 确保安装OpenCV的CUDA支持,安装时将CUDA的路径添加到CMake 中。首先安装CMake: condainstall-cconda-...
可以使用以下命令来创建一个新的conda环境: conda create --name myenv 1. 步骤三:安装CUDA 安装CUDA 是为了利用GPU 加速深度学习等计算密集型任务。你可以在NVIDIA 的官方网站下载 CUDA 的安装包,并按照官方文档进行安装。一般来说,安装完 CUDA 后会需要设置一些环境变量,以便系统能够找到CUDA 的库文件等。 步骤...
实际上就是PYTHON3_PACKAGES_PATH是绝对路径,直接就生成到python3的库里面去了,于是setup_vars_opencv4.cmd无法配置python库路径。当然也不再需要配置python库路径,直接import就可以。如果计算机中有多个python环境,如果将PYTHON3_PACKAGES_PATH添加到其他python中,就可能引起其他问题。将PYTHON3_PACKAGES_PATH改为python就...
找到并进入"lib"文件夹,接着进入python3目录,目录下有一个cv2.cp37-win_amd64.pyd文件,其中cp37表示python3.7版本。将这个文件复制到conda环境的Lib\site-packages目录下即可。 至此,OpenCV就部署完成了。 测试 部署完成后,需要测试当前的OpenCV能否正常使用并且CUDA是否能正常加速。测试OpenCV能否正常使用,只需要在...
由于我们使用的是conda环境,因此可以直接使用以下命令安装:conda install -c conda-forge opencv。这将安装最新版本的opencv。接下来,我们安装pytorch。首先,我们需要确定您的GPU型号和CUDA版本。您可以通过在终端中运行以下命令来检查:nvidia-smi。这将显示您的GPU型号和CUDA版本信息。一旦您知道了这些信息,您就可以按照...
这时候,我们重新打开cmd,输入 conda info --envs ,等一下之后,再输入conda activate (你的python安装位置,我是有两个环境,所以显示了两个),激活之后再输入python就没warning了 当然,大家也可以直接通过anaconda 的操控台直接使用,切换环境的命令是activate 环境名 。
pythonimporttorchtorch.__version__torch.cuda.is_available()#显示为True成功x=torch.ones(5,3)x.cuda() 方法2: 另一种方式安装 方法3: 通过官方网站安装 pip3install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ...
# 创建 conda 环境conda create --name py38 python==3.8# 切换 conda 环境conda activate py38 2.2 安装 numpy opencv的 python 模块依赖 numpy,需要首先安装 numpy: # 安装 numpypip install numpy 2.3 安装 cuda & cudnn 安装cuda 和 cudnn。参考 Nvidia 官方文档即可,不再赘述。
ENconda安装Tensorflow2.9的GPU版本 1、新建环境 2、激活环境 3、cuda与cudnn的版本选择 4、安装...
例如,如果你的计算机支持CUDA(一种GPU加速计算平台),可以选择与CUDA兼容的PyTorch版本。同样,OpenCV也需要与系统的编译器和其他库相匹配。接下来,我们来介绍如何配置PyTorch和OpenCV的环境。这里以Windows系统为例:配置PyTorch环境: 安装Python:首先需要安装Python解释器,建议安装最新版本的Python(如3.7或3.8)。同时,需要...