5、安装CUDA、cuDNN和Pytorch库 5.1 安装CUDA 首先需要查看你的显卡支持的CUDA版本,在win+R中cmd窗口输入 nvidia-smi 可以看到当前显卡支持的cuda版本(CUDA 12.3) 因此,可以安装不超过CUDA 12.3的版本,最好是接近该版本号的。在官网CUDA Toolkit Archive中直接下载,我这里就下载的是12.3.0版本的。 下载后进行安装,...
我们在创建的工程里面创建一个python脚本,在脚本中运行如下代码,查看是否anconda在安装pytorch环境的时候也安装了cuda和cudnn。 代码语言:javascript 复制 importtorchprint(torch.cuda.is_available())print(torch.backends.cudnn.is_available())print(torch.cuda_version)print(torch.backends.cudnn.version()) 可以...
(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CUDA版本: PyTorchpytorch.org/get-started/locally/ 在这里我们可以发现,Pytorch现在支持CUDA的版本为9.2,10.1,10.2,那么我们接下来就要看看我们自己电脑上的NVIDIA 的CUDA版本是否符合要求。
三、安装Pycharm并导入Anaconda环境 在Pycharm官网下载安装，新建文件进行Python环境配置，导入已创建的conda环境。四、安装CUDA、cuDNN和Pytorch库 检查显卡支持的CUDA版本，在官网下载对应版本，自定义安装，避免选择Visual Studio Integration、CUDA模块，并跳过Nsight Systems、Nsight Compute等不必要组件。下载c...
2.在cuda的include目录下找到了cudnn.h,则证明cudnn安装成功(cudnn是一套组件,是对cuda图形处理功能的补充)。 (注:cuda在系统中的默认安装位置为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA,并且一般只能选择默认安装位置) 3.此处使用的是anaconda安装pytorch,因此在pycharm中配置环境时,依次选择 file ...
docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-py3 在容器中安装CUDA: sudo apt-get update && sudo apt-get install -y cuda 安装Anaconda: sudo apt-get install -y anaconda3 安装PyTorch: conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 退出容器。四、在PyCharm中配置远程连接并连接到...
打开pycharm,创建一个新的工程,来测试anaconda是否在安装pytorch和paddlepaddle框架的时候也安装了cuda和cudnn。按如下两图创建一个工程(新工程好像必须要安装一个新的python插件),新的工程最好在D盘一个新的文件夹下,有的工程很大,C盘容易装满。 按以上的方式创建了一个工程,这时候我们就要选择我们在anaconda里面安装...
打开pycharm,创建一个新的工程,来测试anaconda是否在安装pytorch和paddlepaddle框架的时候也安装了cuda和cudnn。按如下两图创建一个工程(新工程好像必须要安装一个新的python插件),新的工程最好在D盘一个新的文件夹下,有的工程很大,C盘容易装满。 按以上的方式创建了一个工程,这时候我们就要选择我们在anaconda里面安装...
至此。pytorch和paddlepaddle的深度学习环境就安装好了。 五、pycharm安装--验证CUDA和cudnn版本 打开这个pycharm网址,可以发现一共有两个版本一个是专业版(Professional),一个是社区版(Community),专业版是需要花钱的,好几百美元一年。而社区版是免费的,但是也够用了,所以就下载安装社区版就好了。