从DL框架版本选CUDA版本+Cudnn版本;(就是比如你自己想用tf2.1.0版本,然后你去选择对应的CUDA10.1版本安装) 从CUDA版本+Cudnn版本选DL框架版本;(就是比如你自己有CUDA10.0版本,然后你去选择对应版本的TF2.0版本使用) 但是,你其实不必被这种思维禁锢,因为CUDA版本之间具有兼容性,CUDA版本对DL框架版本也具有兼容性,但是记住CUD
(1)python=3.9(这个很重要,3.11和3.8都有问题) (2)cudatoolkit=11.7(这个也很重要,cudatoolkit=其他版本都有问题) (3)paddlenlp=2.8.1这个是我完成上述步骤之后再安装的 2、然后,直接使用官方安装方式即可,其他依赖包再后续安装 Bash 收起 conda install paddlepaddle-gpu==2.6.1 cudatoolkit...
cuDNN下载到这里, 找到自己的对应版本的cuDNN 下载好后解压找到文件夹C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 全部粘贴到这个文件夹里面 win+r 输入cmd将bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe拖到黑窗口 如果都有输出那么就成功了,恭喜你已经入门了 重启 安装paddlepaddle或其他框架测试 进入自己的py...
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 安装文档详解版+详细代码,可参见【使用指南】...
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge pip安装 代码语言:txt AI代码解释 pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html 验证安装 安...
接着,在“系统变量”中找到“Path”变量,编辑并添加 CUDA 的 bin 目录路径(例如:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin)。确保在添加路径时,使用分号(;)分隔每个路径。步骤4:下载 Cudnn从NVIDIA 官网下载与您的 CUDA 版本相匹配的 Cudnn 版本。选择适合您 Windows 版本的压缩包进行...
对于GPU版本paddle的安装的额外需求 •必须确保已经安装了CUDA9.0/10.0 •显卡驱动程序的版本能够确保NVCUDA.DLL为9.0/10.0以上(尽可能的更新显卡驱动程序) 开始安装paddle 开始安装CUDA 进入CUDA的网站进行CUDA的安装包下载,其官网默认下载最新版本的10.2版本安装包,但Paddle不支持CUDA 10.2版本以上的安装,需要手动跳转...
目前测试下来，最新兼容版本是：paddlehub 2.3.1、paddlepaddle-gpu 2.4.2 兼容版本所使用的环境是矩...
在cmd中使用命令 nvcc -V可查看cuda版本 在cmd命令中nvidia-smi可查看gpu使用情况,如果不能识别命令,需要设置Path变量,我的目录为: C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 5)安装anaconda ,建立虚拟环境 6)在虚拟环境下运行以下语句安装paddle 1.7gpu版本 ...
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.2-chttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/-cconda-forge pip安装 pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post112 -fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html ...