可以在3D设置中看到自己当前支持的CUDA版本,比如我这里是12.3.107 2.安装CUDA Toolkit 在安装前,我希望你确定一件事,这里我们找到paddlepaddle官方网站的安装界面,这里是有这么一句话: 我这里最高能用CUDA 12.0版本,那么我们就需要配合cuDNN v8.9.1版本使用,还需要搭载TensorRT 8.6.1.6 我先说明,你在使用paddle的...
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...
Cuda-12 won't support the paddleocr-gpu of different cuda version. Either it will show the error of "libcudart.so.10.2" if you will install 10 cuda version paddleocr in your 12 version cuda system and if you will install 11 version paddleocr in your 12 version of cuda system, it won't...
pip install paddlepaddle==版本号(CPU) pip install paddlepaddle-gpu==版本号(GPU) 目前版本如下图所示,详情介绍可以到官网查看,目前最新版是0.12.0 运行环境条件,除了Python2.7.x,其他版本也需要注意 友情提示: 1.用pip安装GPU版本PaddlePaddle,需要手动安装CUDA和CUDNN 2.目前12.0版本同时包括V2和Fluid版本 安装...
PaddlePaddle同样支持CUDA加速运算,但是如果没有NVIDIA的显卡,那就还是装CPU版本。 CPU版本安装:pip install paddlepaddle GPU版本根据所安装的CUDA版本以及cuDNN版本有所不同: CUDA9 + cuDNN7.0:pip install paddlepaddle-gpu CUDA8 + cuDNN7.0 : pip install paddlepaddle-gpu==0.14.0.post87 ...
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
1.2 安装gpu版本前提是安装了CUDA和cudnn,CUDA官方支持的是cuda9、cuda8和cuda7.5。Cuddn加速的话PaddlePaddle可以使用cudnn v2之后的任何一个版本来编译运行,但推荐使用它目前所支持的最高版本最新版本的cudnn7。所以目前官方推荐的环境为cuda9+cuDNN7:
("train") as writer: conv_image = writer.image("conv_image", num_samples, 1) input_image = writer.image("input_image", num_samples, 1) # 创建可视化的训练模型结构 with logwriter.mode("train") as writer: param1_histgram = writer.histogram("param1", 100) def train(use_cuda, ...
pytorch也好，tensorflow也好，对自身版本，显卡驱动，cuda版本，cudnn版本的匹配要求很严格，尤其是gpu版本...
选择对应版本:paddlepaddle-gpu==X.X.X.postXX,post后的两个X分别代表CUDA和CUDNN版本。比如我是CUDA版本9和CUDNN版本7,我就$pip install paddlepaddle-gpu==1.5.1.post97,大致对照关系如下表。 好啦,现在$ python3 ~/PARL/examples/QuickStart/train.py就用上PARL了,ok了呀么么哒 ...