笔者选的是cuDNN v7.6.5(November 5th 2019),for CUDA 10.1(GPU 版本的 PaddlePaddle 需要使用 cuDNN 7.6+ 版本哦~),再选择cuDNN Library for Linux,下载即可。 找到我们下载的文件,名字叫做cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz,将其解压(选中下载文件,右键选择Extract Here,当然命令行解压也可以),双击进入...
paddlepaddle使用gpu训练提示cudaErrorInvalidDeviceFunction paddle加载模型,导读深度学习中模型的计算图可以被分为两种,静态图和动态图,这两种模型的计算图各有优劣。静态图需要我们先定义好网络的结构,然后再进行计算,所以静态图的计算速度快,但是debug比较的困难
首先配置CUDA和CUDNN win+R打开cmd,输入nvidia-smi,即可看到支持的cuda版本。 根据这个链接查看自己对应的cuda版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html CUDA下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 接下来,我们来下载这个CUDA,这里选择的版本不能高于你的显卡驱...
1、创建docker容器 docker run --name nvidia-cuda10.2-cudnn7-1 -p 9001:22 -p 9002:8002 -v /work/node-1:/work --gpus all -it nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 2、安装anaconda,具体步骤参考文档。 3、根据paddle官方文档准备PaddlePaddle环境。 4、检查CUDA和CUDNN安装正常,否则参考文档进...
1、安装显卡驱动,并查看驱动最高支持的cuda版本 注意到 paddleGPU 目前最高支持到 cuda11.7 image.png 查看显卡信息 :nvidia-smi image.png 2、安装cuda CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题...
得到如图信息,最高支持CUDA版本11.4,得到这个信息我们就可以开始安装环境了 二、安装paddle-GPU2.1 anaconda虚拟环境配置(可跳过) 首先我们要熟悉anaconda的虚拟环境的建立查看与激活 如果我们在两个工程中使用了一个相同的库但是版本不同,每次执行就会有冲突 虚拟环境就可以解决这个问题, 在conda中有一个环境叫base,可...
paddle调用cuda版本为11.2 W0311 21:06:30.812400 31235 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 11.4, Runtime API Version: 11.2 请问是否paddle2.3.2不支持cuda11.4 同为cuda112的paddle2.5.1调用结果正常 ...
Refactoring Paddle CUDA paddle/cuda 当前Paddle CUDA中主要包含以下几部分内容: A CUDA engine; 对cublas、cudnn函数的封装; 一些Sparse matrix、CNN、RNN、Tensor Computation相关的CUDA实现; Some utility code; About Refactoring Sparse matrix、CNN、RNN Computation相关的code在Paddle Function相关工作中重构,并移入...
windows 配置 paddle CUDA 环境 安装CUDA 查看支持的CUDA版本 nvidia-smi 这个CUDA 版本是指GUP支持的最高CUDA API版本 并不是当前的CUDA 版本 查看飞浆支持的CUDA版本 https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html...
打开Paddle官网,选择好CUDA版本11.6(根据刚才安装的CUDA版本),注意,如果没有NVIDIA显卡,请选择CPU版本。 开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台 (paddlepaddle.org.cn) 复制出现的命令到anaconda安装即可,注意一定要切换到自己想要的环境中(如 Paddle_tutorial) ...