💻 Step 1: 安装合适的Cuda版本 1️⃣ 首先,在命令提示符中输入nvidia-smi,查看你的GPU支持的最高CUDA版本。比如,如果显示“CUDA Version: 12.4”,那就表示你的GPU支持这个版本。2️⃣ 接着,登录CUDA Toolkit Archive官网,选择一个接近你GPU支持的最高版本的CUDA版本进行下载。比如,12.3版本。3️⃣ ...
在PyCharm中安装CUDA并不是直接在PyCharm这个IDE中进行的,而是在你的系统环境中安装CUDA,并在PyCharm中配置相应的环境,以便能够使用CUDA进行开发。以下是一个详细的步骤指南: 1. 确认系统环境是否支持CUDA安装 首先,你需要确认你的系统环境(如操作系统、硬件等)是否支持CUDA的安装。CUDA通常需要NVIDIA的GPU以及与之兼...
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...
(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、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...
CUDA Toolkit Anaconda 或者 Pycharm Pytorch 1.CUDA 的安装与配置 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...
一、CUDA cuDNN安装 1.1下载CUDA 对于本地使用GPU训练模型的时候光有显卡驱动是不够的,还需要CUDA来支持 Windows 环境下,Paddle目前仅支持 CUDA 9.0/10.0 的单卡模式;不支持 CUDA 9.1/9.2/10.1 CUDA下载链接:CUDA(项目内已上传) 选择CUDA Toolkit 10.0 跳转连接后按以下依次选择—下载 ...
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...
这段代码是看torch到底有没有用到cuda(或者我理解为是否用的是gpu版本),输出为False为cpu版本。 2.安装cuda 这个我觉得可能很多人电脑上已经安装了cuda 可以自己在电脑中看一下到底有没有,有了更好,没了接下来讲怎么下载NVIDIA cuda (1)查看自己应该下载NVIDIA版本 ...
注意电脑是 Nvidia 显卡的才能装 CUDA,本文安装 CUDA 的 gpu 版本。 目录 1、查看本机 CUDA 版本 2、Anaconda 创建新环境 3、下载对应 torch 并安装 1、查看本机 CUDA 版本 没装CUDA 的可参考这篇博客装上。CUDA 的版本是可以自己更新的,不过可...