下载CUDA9.0对应的CUDNN,是对应的7.6.5版本的,正好也符合paddle的安装环境要求。 下载CUDNN需要登陆账号,还要填写调查问卷。 传送门 我选的是这个 这个下载下来是一个.zip文件,解压即可。 然后把解压里面的东西全部拷贝到我们安装的CUDA的目录下面。我是D盘安装的,所以对应的目录就是D:\CUDA9.0\NVIDIA GPU Computin...
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,需要手动跳转至显卡驱动程序对应的10.0或9.0版本下载 10.0版本CUDA(10.0) 9.0版本CUDA(9.0) 安装前请确保您的C系统盘至少留有25GB的空闲空间,否则CUDA无法正常安装完成。(因为我失败过)...
TensorFlow-GPU 有了前面的铺垫,直接安装 tensorflow-gpu 就可以了,tensorflow的版本会自动匹配 CUDA 版本。 安装2.0 pip3 install tensorflow-gpu 安装1.x需要指定版本号 pip3 install tensorflow-gpu-1.14 第五步,验证环境 5.1 PaddlePaddle 过10分钟安装成功后,进行验证。输入python3,进入python环境,输入 import pad...
2.CUDA版本 与 需要安装的AI框架版本相对应, 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,...
安装之前的空间 使用自定义 安装之后 所以空间自己估量 cuDNN安装 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 ...
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...
这应该是最困难的一步了,稍有不慎就会失败。一般来说最新的驱动对应最新的CUDA,但是安装时也要考虑PaddlePaddle包与CUDA适配情况,搭配最新即可。这里选择CUDA11.2 官网链接:developer.nvidia.com/cuda-toolki…,进入之后选择合适的版本,此处选择CUDA11.2,此外还要下载对应的cudnn。
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
4)将cudnn 解压缩并按照以下指导,拷贝到cuda10对应的文件夹下 https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/#download-windows 测试是否安装成功 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\NV...
(1)或则:https://repo.anaconda.com/archive/选择自己的版本 (2)由于众所周知的原因,从国外下载安装包一般比较慢。我们通过旧版本列表,找到对应Python版本对应的Anaconda发行版本,然后去我们国内的镜像站点下载即可。 (3)常用的国内镜像站 清华大学开源软件镜像站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/arch...