shlwapi.lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64\cudart.lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64\cublas.lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64\cudnn.lib D:\ProgramFiles\opencv\build\x64\vc15\lib\open...
CUDA安装 这里我们需要自己的驱动版本是否匹配 对应到官方的版本,因为我们的版本是满足官方的条件的所以可以安装CUDA 10.0,如果对应表更新了可以到对应表进行查看 下载 由于下载的是历史版本所以需要到历史版本才能下载到CUDA10.0 由于是国外服务器,下载较慢推荐使用第二种方式下载程序,并使用迅雷无会员也是可以到达1m多 ...
CUDA11.7 4 安装步骤 官网安装步骤:PaddleOCR/doc/doc_en/quickstart_en.md at release/2.6 · PaddlePaddle/PaddleOCR 4.1 升级pip python -m pip install --upgrade pip 4.2 安装paddlepaddle 选择对应版本:因为我有NVIDIA® GPU,则安装GPU版本 python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f htt...
paddle编译需要cuda10.1+ cd Paddle cd build rm -rf * cmake -DWITH_CONTRIB=OFF \ -DWITH_MKL=OFF \ -DWITH_MKLDNN=OFF \ -DWITH_TESTING=OFF \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DWITH_INFERENCE_API_TEST=OFF \ -DON_INFER=ON \ -DWITH_PYTHON=OFF \ -DWITH_GPU=ON \ -DWITH_TENSORRT=...
点击旧版本安装,到这个页面,因为我们的cuda是10.0版本的,我们浏览器全局搜索,Ctr + F:10.0,找到命令: python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post100 -f [https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html](https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html) ...
1. 安装CUDA和cuDNN GPU加速依赖于CUDA(Compute Unified Device Architecture)和cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)库。首先,需要确保你的机器安装了支持CUDA的NVIDIA GPU,并安装了相应版本的CUDA和cuDNN。 2. 安装PaddlePaddle-GPU PaddlePaddle提供了GPU版本的安装包,以便在NVIDIA GPU上运行深度学习模型。你可以...
torch可以正常使用gpu,但是不意味着cuda和cudnn就正常安装了,现在torch gpu版本自带cuda这些了,所以torch可以使用不代表paddle可以使用 paddle验证通过import paddle; paddle.utils.run_check(),但是跑个图片报错CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED,conv2d_fusion不被cudnn支持,未能解决 ...
然后下载对应版本的CUDNN,解压后将cuda文件夹下的文件复制到CUDA ToolKit目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 【2】下载对应的推理库文件,注意与自己的PaddleOCR库版本和CUDA版本对应,下图以PaddleOCR-release-2.0与CUDA 10.0为例: ...
1、显卡驱动的cuda版本与运行时版本不匹配 nvidia-smi # 查看驱动及驱动cuda版本 nvidia-smi -L # 列出显卡设备 nvcc -V # 查看运行时cuda版本 2、以Docker方式运行时,容器访问不到宿主机的显卡设备,需要依赖nvidia-docker(或者现在的nvidia-container-toolkit,好像是叫这个),以nvidia-container-toolkit 为例则启动...
1、显卡驱动的cuda版本与运行时版本不匹配 2、以Docker方式运行时，容器访问不到宿主机的显卡设备，需要依赖nvidia-docker(或者现在的nvidia-container-toolkit，好像是叫这个)，以nvidia-container-toolkit 为例则启动容器时，增加参数 --gpus all 表示向容器提供显卡运算 2、paddle版本对不上，列如，我...