必须先安装cuda与cudnn,教程:cuda与cudnn部署安装 同时确认你的CUDA版本,nvidia-smi: 确认版本是12.4,继续往下走 安装pytorch 前往官网,并且往下滑动,直到你看见INSTALL PYTORCH:PyTorch 看左下角的Previous versions of PyTorch,点进去: 这里显示最新的是v2.2.0版本,咱就下这个,按设备挑选你的代码(此处我是Windows ...
I have tried previous solutions of closed issues (like the below) to install cudnn ~=8.9 first, but it does not help. pip3 install "nvidia-cudnn-cu12~=8.9" pip3 install -U --pre --extra-index-url https://pypi.nvidia.com/ tensorrt-llm 👍2 ...
nvidia-cublas-cu12==12.3.4.1 nvidia-cuda-cupti-cu12==12.3.101 nvidia-cuda-nvcc-cu12==12.3.107 nvidia-cuda-nvrtc-cu12==12.3.107 nvidia-cuda-runtime-cu12==12.3.101 nvidia-cuda-sanitizer-api-cu12==12.3.101 nvidia-cudnn-cu12==8.9.7.29 nvidia-cufft-cu12==11.0.12.1 nvidia-curand-cu...
installs nvidia-nccl-cu12==2.19.3: Looking in indexes: https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 Collecting torch Downloading https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121/torch-2.3.0.dev20240108%2Bcu121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl (757.0 MB) ━━━ 757.0/757.0 MB 36.2 MB/s e...
CUDA,cuDNN,虚拟环境,更换pip 1、版本问题 电脑的CUDA版本: 查看NVIDIA控制面板,然后点击右下角的系统信息,就能看到自己的显卡所支持的CUDA版本。我的显卡支持的版本为11.1.96。 然后是对照自己的CUDA的版本去找对应的GPU版本。 这个是真的浪费了我很多时间。好不容易找到合适自己版本的了,之后的下载就可以按照对应...
而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时,只需使用命令 conda install tensorflow-gpu,这些库就会自动安装成功,且版本与 tensorflow-gpu 包兼容。此外,conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他实例产生冲突。不管使用 pip 还是 conda 安装 GPU 支持的 TensorFlow,NVIDIA 驱动程序都必须单独安装...
https://tensorflow.google.cn/install/source?hl=en#linux CUDA版本与显卡驱动版本匹配查询: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 关于CUDA和cuDNN安装本文不再详说,CSDN上一搜一大堆。先在nvidia官网下载CUDA安装文件和cuDNN安装文件(需要登陆后才能下载)。这里给出安装教程链接:CUD...
使用pip 安装 TensorFlow 时,GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库必须单独手动安装,增加了大量负担。而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时,只需使用命令 conda install tensorflow-gpu,这些库就会自动安装成功,且版本与 tensorflow-gpu 包兼容。此外,conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他...
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cudnn-archive.png 1.进入下载好的文件目录,用命令解压: 代码语言:javascript 复制 cp cudnn-9.0-linux-x64-v7.solitairetheme8 cudnn-9.0-linux-x64-v7.0.5.tgz tar-xvzf cudnn-9.2-linux-x64-v7.4.2.24.tgz ...
使用pip 安装 TensorFlow 时,GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库必须单独手动安装,增加了大量负担。而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时,只需使用命令 conda installtensorflow-gpu,这些库就会自动安装成功,且版本与 tensorflow-gpu 包兼容。此外,conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他...