第一步:查看自己电脑支持的最高nvcc版本: 方法,打开cmd控制台,输入nvidia-smi指令,查看CUDA Version字段: 这里显示的是12.3,注意!!!并不是说我们要安装12.3版本的nvcc版本,这里说的是你显卡支持的最高版本!!有的博主直接让安装此版本的nvcc,这是duck不必的,高版本有很多兼容问题!!! 第二步:下载一个适合的cuda...
把CUDA列为第一个要安装的项目是因为我在将Pytorch运行于GPU上踩了太多的坑,最开始torch.cuda.is_available() 总是返回 False。所以我们一定要配置好CUDA, 才能让之后的机器学习光速起飞!(不想做GPU计算的可以直接忽略CUDA的安装,进入第二步,普通处理器也是可以运行Pytorch的) 重中之中,一定要先查询Pytorch支持的...
nvidia-smi# 查看当前驱动版本以及支持的cuda版本 可以看到,图片中显示的版本信息和上一种通过查询控制面板的方式得到的信息一致。实际安装cuda的版本可以低于图中的匹配版本。 nvcc-V# 查看当前安装的cuda的版本 下载安装cuda+cudnn 直接在官网选择对应版本下载。 CUDA Toolkit Archive 官网部分截图 官网截图,Download即...
一个新的python虚拟环境,每个环境的python包与cuda是相互独立的,这就很方便我们同时管理多个版本的包与cuda。同时,使用anaconda安装第三方包时会自动配置相关需要的其他包,因此我们...大部分教程一样,修改环境变量指向自己的文件夹。 但也有另一种方法:使用anaconda自动配置cuda与cudnn,然后用pycharm导入anaconda环境,...
1. Ubuntu16.04下安装CUDA8.0,CUDNN和tensorflow GPU版的Tensorflow无疑是深度学习的一大神器,当然caffe之类的框架也可以用GPU来加速训练。 1.1安装依赖包 $ sudo apt-get install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy python-six python3-six build-essential python-pip python...
一、安装CUDA 1、检查电脑是否支持CUDA 2、下载并安装CUDA 3、下载并安装cuDNN 二、安装Pytorch 1、安装Anaconda 2、切换清华镜像源 3、创建环境并激活 4、输入Pytorch安装命令 5、测试 三、在Pycharm上使用搭建好的环境 参考文章 前言 本人纯python小白,第一次使用Pycharm、第一次使用GPU版Pytorch。因为在环境搭...
安装显卡驱动时,CUDA Driver也安装上了。 CUDA可以是一个使显卡实现并行运算的平台/软件。 有了CUDA Runtime,才能调用CUDA Driver里的东西,进而调用显卡做深度学习的加速运算。 确定显卡型号:NIDIA GeForce MX150 确定显卡算力:6.1 可通过维基百科搜索cuda查看 https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA 确定CUDA Runtime...
3.安装torch(在pycharm中的Terminal中,因为我喜欢用这个方式,不喜欢用cmd或者anaconda) 直接打开这个网址https://pytorch.org/get-started/locally/ 如何选择我想大家都应该能看懂,其中我用的Terminal所以Package中选的pip,第一个我看了其他博主都选的Stable,至于最后那个Compute Platform选项因为我的cuda版本就是11.7,...
最近由于项目需要,之前我们在利用GPU进行深度学习的时候,都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包,然后再进行很繁琐的系统环境配置。不仅环境配置麻烦,而且还特别容易配置错误,特别还有CUDA和cudnn版本的对应也特别容易搞错,但是利用anaconda安装配置pytorch和paddle环境的时候会自动帮我们配置好cuda和cudnn。这...