其实paddle是支持cuda12的,但没在官网上提到。但它在nvidia容器中却封装了支持cuda12的版本。 安装 执行以下命令即可创建支持cuda12的paddle container了。 docker run --name speech --runtime=nvidia --gpus all --shm-size=2g --ulimitmemlock=-1 -v /home/huangyesheng/mydoc/aiproject/:/mnt -p 8888:...
Installing collected packages: paddlepaddle-gpu Successfully installed paddlepaddle-gpu-2.6.1 Context: Windows 11 Pro, cuda_12.2.r12.2, python 3.11.4, Nvidia RTX4050 After the installation, my site-packages folder looks like, Shouldn't be paddleocr package after the installation? Or should I instal...
$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git $ cd Paddle $ git checkout release/2.5 -b release/2.5 打上PaddlePaddle 2.5 和 CUDA 12.2 兼容性補丁 $ git cherry-pick b2c797a 編譯PaddlePaddle 2.5 分支 $ export CCACHE_DIR="<your ccache path>" $ export ARCH_FLAGS="-march=sandyb...
然后打开pytorch的官网,由于开头我们通过驱动检测到我的显卡为GTX 1050 Ti ,最高支持cuda11.8版本,所以我们选择cuda11.1版本的cuda,然后将下面红色框框中的内容复制下来,一定不要把后面的-c pytorch -c conda-forge也复制下来,因为这样运行就是还是在国外源下载,这样就会很慢。 image.png 将复制的内容粘贴到pytorch环...
1.1安装cuda 笔者使用的是CUDA Toolkit 10.1(Feb 2019)为例进行安装(附cuda下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)。 由于笔者的采用的是ubuntu18.04操作系统,所以按照下图配置进行下载。 在cuda_10.1.105_418.39_linux.run所在文件夹处点击鼠标右键选择Open in Termainal打开终端,输入: ...
如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10,请运行以下命令安装 python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html 或者 python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple ...
安装安装包(理论上和我相同cuda/cudnn/nccl版本,且cudnn/nccl都为zip安装,30系列显卡的ubuntu22.04/20.04都能用该包) pip install paddlepaddle_gpu-2.3.1-cp39-cp39-linux_x86_64.whl 测试效果 $ python3 Python 3.9.12 (main, Jun 1 2022, 11:38:51) [GCC 7.5.0] :: Anaconda, Inc. on linux...
dockerrun --name nvidia-cuda10.2-cudnn7-1-p9001:22-p9002:8002-v /work/node-1:/work --gpus all -itnvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 进入容器 dockerexec -itxxx /bin/bash 2、安装vim apt-getupdateapt-getinstall vim 3、安装并启动ssh ...
pip3.7 install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post101 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # GPU with CUDA10.1 + TensorRT6 4、安装python版本对应paddle的whl,这里使用gpu版本 pip3.7 install https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/2.2.0/python/Linux/GPU/x86-64_gcc8.2_avx_mkl_cuda...
conda install paddlepaddle-gpu==2.0.2cudatoolkit=10.2-c paddle 安装完成后您可以使用python或python3进入python解释器,输入import paddle,再输入paddle.utils.run_check()如果出现PaddlePaddle is installed successfully!,说明您已成功安装。 这里说明一下,因为我的电脑里安装了11.2和10.2两个版本的cuda,我会进行切换...