(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,推荐下载11.7版本,点击日期前的横线 (3) 根据自己电脑配置,进行选择,最后点击“Download”,下载安装包 (4) CUDA安装时,第一次会...
一、升级驱动 根据关系表,选择适合cuda版本的gpu驱动程序版本 升级显卡驱动程序,推荐使用官方的办法 教程:超细英伟达及AMD显卡驱动更新!新手向! 二、安装pytorch 1.创建虚拟环境 1.1意义 创建虚拟环境是因为 Python 为不同的项目需求创建不同的虚拟环境非常常见。在实际项目开发中,我们通常会根据自己的需求去下载各种相...
conda install pytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ conda install cudatoolkit=11.3-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main conda install jupyter -c https://https://mirrors.tuna.tsinghua.e...
要有NVDIA的显卡,才能用CUDA(AMD的小伙伴可能泪目了),查CUDA的版本比较简单,就不总结了。 打开Anconda,输入conda info –env,可以看到下面我们已经创建过的几个环境,有三个,下面只是文件夹名称,所以不要被他们的名称欺骗,及时它叫pytorch,它也不一定安装了pytorch,这个名字是自己起的。 然后我们可以激活例如输入ac...
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...
进入路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA查看自己的版本安装是否正确 进入文件夹v11.7-bin,并复制路径,在终端里输入: cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin 1. 然后输入: nvcc -V 1. 输出里显示出cuda版本8、下载cudnn ...
然后,在PyTorch安装过程中选择“Install for CUDA”选项。在PyCharm中,您可以选择使用GPU加速来提高代码运行速度。此外,要充分利用PyCharm的调试功能,您可以使用断点来跟踪代码执行流程。在代码行号旁边单击即可设置断点。当您运行代码时,程序将在断点处暂停执行,允许您检查变量值和执行流程。最后,请注意,当您在PyCharm...
B站最通俗易懂的深度学习环境配置教程:Pycharm与Pytorch环境配置全详 给大家整理一份深度学习工具安装包 包括:Anacoda、Ubutn、Pycharm、Cuda、Pytorch、OpenCV等软件的安装包
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。