1、首先确定显卡是否支持CUDA(https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus),或者看本文后面介绍的方法验证 2、确保驱动升级到最新(可以看我最后的解决方法) 一、Anaconda安装 二、CUDA 找到NVIDIA的控制面板,查看自己的驱动版本 查看CUDA的版本,这里看到是11.7 或者win+r输入cmd中输入 nvidia-smi...
将cudnn这三个文件复制粘贴到cuda安装的文件目录(同样也有这三个文件)替换它们 5、配置环境变量,打开系统高级设置,点击path,直接添加如下几条(也不知道有多少条,多配置几条也没啥事。如果安装在其他的盘目录也和这差不多) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\bin C:\Program Files\NVID...
对于做深度学习的研究者,使用其他子模块是经常会碰到的,因此,笔者建议直接安装CUDA Toolkit,在安装CUDA Toolkit的时候捆绑安装显卡驱动。 因此,安装顺序应该是:NVIDIA Graphics Drivers(可跳过,在安装CUDA Toolkit的时候捆绑安装)->CUDA Toolkit->PyTorch->cuDNN 安装NVIDIA Graphics Drivers(可跳过) 前言 在安装CUDA To...
缺点是无法指定CUDA版本,安装路径也和NVIDIA官方的CUDA路径(/usr/local)不同,故安装cuDNN时可能会有问题。 NVIDIA官方方法: (2019/09/28更新):最新的CUDA 11.1支持Ubuntu 20.04了: 以下是更新前的内容: 由于撰写本文时Ubuntu 20.04刚发行不久,NVIDIA CUDA官网暂时未支持20.04,但也不代表适合Ubuntu18.04的CUDA们就无...
cuDNN Archive 页面 在这里下载对应你刚刚安装的 CUDA 版本的 cuDNN,并解压压缩包。例如我刚才安装了 CUDA 12.3,就选择适用于 CUDA 12.x 的 cuDNN v8.9.2,下载“Local Installer for Windows (Zip)”并解压: 解压cuDNN 然后,将其中的文件移动到 CUDA 的安装目录(选择覆盖)。在 Windows 下,通常为C:\Progra...
当CUDA、CUDNN和pytorch均已安装完成之后,我们可以借助以下方法检测pytorch是否可以使用GPU加速。 第一步:命令行调用Python 第二步:导入torch包:import torch 第三步:调用函数:torch.cuda.is_available() 如果输出结果为True则大功告成! 1. 显卡、驱动、CUDA、CUDNN、Pytorch简介 ...
「版本兼容性」:不同版本的 PyTorch 可能需要特定版本的 CUDA。你需要根据所使用的 PyTorch 版本来选择合适的 CUDA 版本,以确保兼容性。 「cuDNN(CUDA Deep Neural Network Library)」: 「cuDNN用于深度学习加速」:cuDNN 是 NVIDIA 开发的专门用于深度学习的加速库。它提供了高度优化的卷积和其他深度神经网络层的...
1、在安装cuda之前,需要先确定cuda的版本。 例如我们的项目需要用到yolov5的5.0版本,从yolov5的github网站 https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/requirements.txt 可以看到,要求的torch在1.7以上,torchvision在0.8.1以上。 深度学习环境搭建之cuda、cudnn以及pytorch和torchvision的whl文件安装方法 ...
因此,在选择PyTorch版本时,需要根据你的CUDA版本进行匹配。同时,考虑到cuDNN是与CUDA紧密集成的,因此也需要考虑cuDNN的版本。 三、安装PyTorch 安装Anaconda:首先,你需要安装Anaconda,这是一个包含了大量科学计算包的Python发行版。在Anaconda中,你可以方便地创建和管理不同的Python环境。 创建PyTorch环境:在Anaconda中,...
① 下载cuDNN Archive | NVIDIA Developer,选择cuda对应的版本 ② 解压并提取文件到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 目录下 ③ 使用Windows PowerShell 进行验证,结果为PASS 3.安装pytorch-gpu ① 进入Start Locally | PyTorch,根据命令安装 ...