1、打开以下链接下载CUDA 2、选择对应电脑系统的软件版本 3、查看安装在计算机的CUDA版本 注:因为跑项目配置不同版本的pytorch是很常见的事情,所以配置不同版本的CUDA也很正常。 4、管理CUDA程序文件夹 ①将刚下载的CUDA安装程序移动至V12.1文件夹; ②点击鼠标右键,选择“管理员运行”;③点击“OK” 5、CUDA安装界...
这个首先需要查询你的显卡支持最高什么版本的CUDA,一种方法是在Nvidia控制面板(不是NVIDIA Experience!)中选择【系统信息】-【组件】查看。这个应该是你的显卡支持的Cuda最高版本。 然后去官网上下载CUDA Toolkit 12.6。 然后你继续安装torch,你会发现特喵的根本安装不了—— PackagesNotFoundError: The following pack...
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...
下载解压后将bin以及include文件夹复制粘贴到步骤一种cuda安装目录下,同cudnn,直接复制粘贴会自动合并;注意这里lib文件夹不能直接复制合并,因为它里边的文件夹需要复制到cuda/lib中D:\CUDA11.7\lib\x64目录下,因此后续还需要为此新建一个环境变量。 再将lib中的文件拷贝到cuda的lib/x86目录下: 添加环境变量 将上图...
2 安装pytorch 2.1 下载wheel文件 上面那个网址()是给出了所有版本的pytorch。 其实还可以访问这个: https://download.pytorch.org/whl/cu+你的cuda版本号 例如cuda11.3,那就是访问https://download.pytorch.org/whl/cu113 我是cuda10.1,那就是访问https://download.pytorch.org/whl/cu101 ...
二、安装新版显卡驱动 1、安装前的检查 在安装新版显卡驱动之前,先在cmd中输入: nvidia-smi 注意: -符号与nvidia和smi不能有空格。 右上角的CUDA Version 11.1表示最高能安装CUDA 11.1的版本,如果CUDA11.1能满足项目需求,就不需要更新显卡驱动,否则就需要安装最新版的显卡驱动,从而安装更高版本的CUDA 。
在PyTorch 官网上有如下安装对照表,同时也有历史版本安装对照表 从零开始配置python深度学习环境大概有如下配置步骤: 方案一: 电脑安装显卡驱动,然后安装CUDA、cuDNN,安装miniconda3。前面都是在电脑基础环境配置,后面的操作都是在conda环境中,安装torch、cuda
如下说明cuda安装成功 进入到cuda的安装路径,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\demo_suite,找到如下两个.exe文件 可以直接运行这两个文件。不过我直接运行会闪退 我是在命令行里面运行的 如下界面说明cudnn安装成功 6、安装pytorch ...
step3 安装cudann (需要注册登录) 这个也很简单,就是在官网下载对应版本的cudann就行,我们这里是11.4所以就下载11的cudann,网址和图片如下: https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads image.png 我是直接点击最新的本版cudann9.1.1再选cuda11的版本,其他的版本可以按下面的链接,因为我的也运行成功了,所以...