检查自己电脑上面的python版本和路径 python 3.5.1+/3.6+/3.7+的安装目录应位于第一行。cmd输入以下命令得到如图所示: pip需要为当前的最新版本,需要你自己更新一下,如果不是最新版本,后面安装的时候会报warning,也会让你更新到最新版本的。 使用百度镜像命令安装paddle环境: python -m pip install paddlepaddle-gpu...
1. CPU(处理器)数量:主板插槽上(物理封装上)的CPU芯片的个数 在cat /proc/cpuinfo 命令的输出中,每颗物理CPU都有唯一id号(即 physical id,从0开始标号),CPU数量即不同 physical id 的数量。 所以,查看CPU数量的命令: # cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" # cat /proc/cpuinfo | grep "physical...
二、启动环境,选择GPU版本 然后会进入到以下界面 选择的两个压缩包在/home/aistudio/data/下,先进行解压: !unzip /home/aistudio/data/data15067/fruit.zip !unzip/home/aistudio/data/data15072/PaddleDetec.zip 之后在左边文件夹就可以看到解压后的内容了: 三、查看fruit-detection中的内容: 其实是类似pascal ...
•pip版本需要9.0.1或更高版本(当前最新版本为20.0.2) •安装使用GPU版本的paddle需要计算机支持CUDA9.0/10.0 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...
1.1 用pip直接安装可以拉取到最新的fluid1.2的cpu版本: pipinstallpaddlepaddle 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...
1.2 CPU版本的安装步骤与命令详解 对于大多数没有高性能图形处理器(GPU)的用户来说,使用中央处理器(CPU)进行PaddlePaddle的安装是一个经济实惠且简便的选择。具体而言,可以通过执行以下命令来实现CPU版本的安装: pipinstall-fhttps://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ...
查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 按照系统的cuda和cudnn版本选择需要安装的PaddlePaddle-gpu版本 1. pip install PaddlePaddle-gpu==1.3.0.post97 构建模型根据ICNET网络结构构建模型,创建不同比例采样的低分辨率图像,再通过CCF融合逐步提高精度: 模型训练利用已经...
该报错是由于python版本过高或者过低,需要重新安装正确的python版本,参照第一部分 测试paddlepaddle-gpu是否正确安装 在cmd中输入 python 进入python解释器 接下来输入 import paddle.fluid 若遭遇报错 ModuleNotFoundError: No module named 'paddle' paddle可能未安装或者未正确安装,可以尝试重新安装paddlepaddle ...
使用命令查看CUDA和CUDNN版本 $ cat/usr/local/cuda/version.txt $ cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2 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...
如安装paddlepaddle-gpu==1.8.3.post97则需要安装CUDA9.0,安装paddlepaddle-gpu==1.8.3.post107则需要安装CUDA10.0 3.cudnn版本由已经安装的CUDA版本所决定 所以笔者推荐的顺序是,查看AI框架,选择一个合适的版本,根据AI框架的版本安装对应的CUDA,根据CUDA版本安装cudnn,检查一下电脑nvidia显卡驱动的版本是否为最新,是...