C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64 添加完环境变量,cuda和cudnn安装就全部完成了,测试方法:在cmd命令行输入 nvcc -V,输出版本号即安装成功!
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 1. 此时给出的句子后有 -c pytorch,这是从官网下载会比较慢,所以这里更推荐通过清华镜像源进行下载,语句删去 -c pytorch配置下载源。 配置下载源在cmd执行命令如下 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/an...
Cu后面的数字是cuda的版本,cu100意味着cuda10.0版本,因此之前下载了什么版本的cuda,此时就要安装什么版本的pytorch。 下载好以后,在Anaconda prompt中创建新环境。将刚刚下载的三个文件在新环境下安装(如下图)。 打开Anaconda prompt 创建新环境conda create -n pytorch python=3.8 激活conda activate pytorch 安装三个...
1、查看本机的CUDA驱动适配版本 桌面右键打开英伟达控制面板,点击系统信息->组件 所以就必须安装 10.2 及以下的版本。 2、下载CUDA 10.1和cuDNN CUDA下载页面:https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal cuDNN下载...
✨安装非最新版PyTorch 请点击如下链接阅读PyTorch提供的命令 以确认不同版本torch、torchvision、torchaudio对应关系 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ ✨whl下载链接 CUDA 11.6 htt
1,我们是已知CUDA版本来找pytorch的whl文件,别找到CPU版去了 我下载的这个文件名:torch-1.8.1+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl 意思是pytorch版本为1.8.1,CUDA版本为10.1,python版本为3.8,windows64位 2,如果是安装torchvision,它的版本要和torch版本匹配!匹配关系如下表 ...
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
根据自身的系统选择下载相应的CUDA版本。笔者的系统为Win 11,选择local方式,点击下载。 完成下载后得到对应的安装文件,双击后进行安装即可,安装过程根据自身需要勾选选项,笔者选择了自定义设置并一路默认安装。 3.2 cuDNN的下载 cuDNN的下载稍烦一些,需要先注册一些信息后再完成下载。完成信息注册后,尝试下载。
本文会分享自己在安装cuda、cudnn和pytorch过程中的经验与教训,包括涉及装错cuda版本后怎么卸载。 下载链接 CUDA下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDNN下载:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download pytorch下载:pytorch.org ...
下载安装地址 https://pytorch.org/get-started/locally/ image.png 注意:Compute Platform 选的CUDA版本要与上面安装CUDA的版本保持一致 nvcc --version conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1-c pytorch-c conda-forge 或者 pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 ...