pycharm配置cuda 文心快码BaiduComate 在PyCharm中配置CUDA以支持GPU加速的深度学习开发,可以按照以下步骤进行: 1. 确认PyCharm版本和CUDA版本兼容性 确保你的PyCharm版本是最新的,或者至少是兼容当前CUDA版本的。 通过NVIDIA控制面板或命令行工具(如nvidia-smi)检查你的GPU支持的CUDA版本。
(6) 此时,打开pycharm,就可选择安装好的python作为解释器,如果没有出现安装的python,则重启下电脑,重新进入pycharm 三、Cuda安装 (1) 查看电脑能支持的CUDA版本,打开nvidia(桌面右键)->选择左下角的系统信息->组件,第三行为本机能支持的CUDA最高版本 (2) CUDA下载地址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer,...
🔧 Step 2: Pycharm中配置Cuda 1️⃣ 在Pycharm主界面中,打开你的项目,然后打开设置。在Python解释器中,找到Python解释器路径所在的文件夹。2️⃣ 在这个文件夹中搜索activate_this.py文件。如果找到了,那就进行下一步;如果没找到,就用Everything搜索这个文件,并替换解释器。3️⃣ 在命令提示符中输入c...
pycharm环境配置 打开pycharm,File->Settings->Project:pycharm->Python Interpreter 1 2 pycharm中terminal无法显示环境如何解决 参考自第四个参考链接 使得pycharm中的terminal如此形式(默认应该是PS) 如果没有Anaconda Prompt可以直接修改第三步中pycharm的路径为 C:\Windows\System32\cmd.exe 1.右键Anaconda Prompt...
2、CUDA、cuDNN:英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率,如果电脑显卡不满足要求也是可以不用安装,使用cpu来进行运算。 3、开发工具:PyCharm 4、深度学习库:PyTorch(也可以使用TensorFlow平台) 二、安装Anaconda Anaconda官网:https://www.anaconda.com ...
一, 安装anaconda/pycharm 相关教程较多,不再赘述 二,安装cuda 登录Navida官网,下载最新的cuda版本和最新的cudann,在本机上安装最新的cuda,在虚拟环境中安装相应的cudatoolkit,即可使用cudatoolkit对应的cuda版本。 三,建立虚拟环境 在这里我们使用anaconda的图形化界面Anaconda Navigator (Anaconda3)创建虚拟环境。
exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4$PAT 建议使用vscode pycharm 链接wsl 这样就方便调试代码 上面的都过了的话 下面这句话是在win 上执行的 dockerrun--gpusallnvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbodynbody-gpu-benchmark 1. 下面是踩坑代码
【摘要】 前言: 在TensorFlow2官网中给出了各版本TensorFlow适配的Cuda, Cudnn版本,如下图所示,由于本次我们安装的是2.2.0版本的,所以对应地安装cuda10.1和cudnn7.6。需要安装其他版本的tensorflow的同学,可以对照下表。 文章目录 一、安装Anaconda3 二、安装PyCharm 三、安装Te... ...
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 ...
Pycharm初始界面: 2.1.4 显卡GPU及其相关概念 显卡(GPU):主要用于在屏幕上显示图像,用于与视频、图像处理相关的任务。显卡,可以分为独立显卡和核显(嵌入在CPU中)驱动:用于让计算机识别特定的硬件深度学习显卡:一般用英伟达品牌的显卡,NVIDIACUDA:英伟达厂商创建了一个CUDA平台,让我们可以操作英伟达匹配的显卡,Pytorch的...