1. 确认PyCharm版本和GPU兼容性 首先,确保你的PyCharm版本是最新的,或者至少是与你要使用的库(如TensorFlow或PyTorch)兼容的版本。同时,检查你的GPU是否与你打算使用的深度学习框架兼容。常见的兼容GPU包括NVIDIA的CUDA支持的GPU。 2. 安装并配置CUDA Toolkit(如果适用) 如果你的深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)需...
net.initialize(ctx = mx.gpu(0)) 1. 2. 3. 第一步:cuda的安装 首先进入NCIVA控制面板,点击左下方系统信息,再点击组件,发现在3D设置里面有CUDA11.1,但是这个CUDA貌似在Pycharm中无法同时,同时按:Win+R,输入cmd后,在命令行中输入: nvcc --version #用于查看cuda版本 1. 提示:不是内部命令或外部命令,也不...
独立显卡:NVIDIA GeForce 3060 Laptop 电脑系统:Windows 10 Pytorch:1.12.1 py3.10_cuda11.3_cudnn8_0 CUDA:11.3 Python:3.10 一、基本流程 更新独显驱动(已经装了,不想更新也行) 确认CUDA Driver版本,Pytorch版本 创建conda的虚拟环境 通过指令安装Pytorch 配置好Pycharm 测试Pytorch安装 二、开干! 【确认基本信息...
1.因为pycharm默认使用的是docker而不是nvidia-docker,直接用的话会用不了GPU,显示No such file:libcuda.so.1,所以我在这个问题上折腾了很久,在这里找到了解决方法,大致就是把默认的换成nvidia-docker:打开/etc/docker/daemon.json,将里面的内容修改为: {"default-runtime":"nvidia","runtimes":{"nvidia":{"...
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在jupyter中键入以下命令,import tensorflow as tf, tf.config.list_physical_devices('GPU'),如果返回结果不是[],说明tensoflow GPU版本已成功安装。 三、pycharm导入独立环境 (1)建立工程及.py文件。 File->new project->Pure Python建立工程 File-》new-》python File建立gpu_test.py文件 (2)导入独立环境ker...
首先在pycharm中将tensorflow包以及tensorflow-gpu包安装好。这个大家应该都清楚,如下图所示: 在pycharm中所使用到的环境 注意tensorflow和tensorflow-gpu不是包含关系,两个包都得有。 讲道理接下来就是安装好cuda和cudnn。就行了。 坑的地方来了…… 如上图所示,tensorflow的版本号为1.8.0 ,与其适配的是CUDA Tool...
Pycharm中可以使用本地安装的python程序作为解释器 参考文章1,CUDA与cuDNN安装教程(超详细) 参考文章2,完整在pycharm上通过torch调用GPU(最细节) 环境变量: 一定要配置环境变量,下面是本机安装的cuda和cudnn的环境变量 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit 这是CUDA默认安装路径,安装时不要修改 ...
在弹出的界面中选择第二个Conda Environment,选中Existing Environment,设置路径为anaconda安装路径下的python.exe,如下图: 如此,即完成了对gpu版本pytorch的配置,要验证是否安装成功,在pycharm的Terminal输入代码: 1python2importtorch3torch.cuda.is_available() 若输出结果为True,则pytorch-gpu安装成功。