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....
打开CMD,我是要切换到D盘: 切换到这个目录下:D:\CUDA9.0\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite 运行这两个exe文件。 显示两个PASS即是安装成功。 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...
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...
•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...
4、安装PaddlePaddle-gpu 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 ...
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
GPU:NVIDIA GTX 960M(2G D5),算力达5.0. 内存:SAMSUNG DDR4 16GB 硬盘:SAMSUNG 970 Pro 512GB(Linux Only) Laptop-1: CPU:AMD Ryzen 3500U GPU:AMD VEGA 8. 内存:SAMSUNG DDR4 8GB 硬盘:SAMSUNG PM981 512GB(Linux Only) ThinkServer TS250: ...
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...
GPU版本 PaddlePaddle Win11 安装填坑 www.paddlepaddle.org.cn/ 理论上有Windows下的PIP安装-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台安装指南,安装应该不成问题,但是很多细小的问题不注意就会导致翻车。当然,其他的pytorch安装也是如此。 1.驱动安装 这应该是最简单的一步了,各种安装办法,这里我使用360驱动安装。