2.把对应文件放入此路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 7. PaddlePaddle安装 打开Anaconda Powershell Prompt (Anaconda3) 先创建一个新环境,conda create -n paddle2.2.1 python=3.8 然后激活conda activate paddle2.2.1 安装cuda11.2版本Paddle使用本命令 python -m pip install paddlep...
CPU:AMD 5800 GPU:NVIDIA GTX1080Ti 操作平台:Windows10 系统 一. 环境安装 1.1 PaddlePaddle-gpu安装 使用PaddleX前需要先安装paddlepaddle-gpu 或者 paddlepaddle(版本大于或等于2.2.0),安装方式(以CUDA10.2为例): paddlepaddle-gpu: # CUDA 10.2 pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2 -i https://mirror.baidu....
•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、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 CUDA8 + c...
版本、环境信息 1)PaddlePaddle版本:paddlepaddle-gpu:2.2.2 2)CUDA版本:10.2 3)CUDNN版本:cuDNN v7.6.5 (November 18th, 2019), for CUDA 10.2 4)CPU:AMD Ryzen 7 5800H with Radeon Graphics 5)GPU:NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU 6)操作系统:Windows 1
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池云 CUDA 11.7 环境,预装:Ubuntu20.04, Python 3.9, CUDA 11.7, cuDNN 8, NVCC, VNC等。 租用机器的时候还可以在高级选项-自定义端口里添加一个自定义端口,用于部署 hub serving 服务。
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 ...
根据当前Python版本选择对应的whl包 https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html # 本环境python版本3.7.3,cuda toolkit选择11.2 以paddle 2.3.0版本为例,因paddle包较大,下载whl文件进行安装: wget https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/2.3.0/linux/linux-gpu-cuda11.2-cudnn8-mkl-gcc...
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...
原本想安装版本上写的不是有对应CUDA和CUDNN的版本号么,于是就安装了一下,发现pip会报错 会报错的包 最后选择了没有写全版本号的PaddlePaddle-gpu版本 1.3.2版本 5、测试训练是否可以在GPU下进行 cpu = fluid.CUDAPlace(0)中的"0"代表显卡的序号