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...
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...
要安装支持CUDA版本的PyTorch,请按照以下步骤操作: 确认CUDA版本与系统的兼容性: 确保您的系统满足CUDA安装的要求,这通常包括支持CUDA的NVIDIA GPU、适当的驱动程序以及符合要求的操作系统版本。 安装对应版本的CUDA Toolkit: 访问NVIDIA CUDA Toolkit下载页面,选择合适的操作系统版本和架构下载CUDA Toolkit。 下载完成后...
查看是否安装成功:打开cmd终端,输入命令行: nvcc -V 输出如下信息即表示cuda安装成功。 在这里插入图片描述 测试cudnn是否安装成功:测试目录D:\CUDA11.7\extras\demo_suite目录下两个exe文件后是否出现跑“pass”,出现即为安装成功。 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 三、pytorch安装 下载地址:pytorch官网下载 ...
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
在cmd运行【C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite】路径下的bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,如果都能运行成功,则证明cudnn安装成功。 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suitebandwidthTest.exedeviceQuery.exe...
本次由于选择的PyTorch是1.4版本,支持的是CUDA10.1,所以CUDA安装的版本是10.1。 一、安装Anaconda 1、win10 Anaconda官网https://www.anaconda.com/distribution/如下图,选择 根据自己的电脑位数进行选择,下载后安装即可。注意一点 需要勾选这两个选项。
①python版本、cuda版本一一对应 ②必须全新的python环境,旧python环境可能有包之间的冲突,最新的python版本可能不支持pytorch ③pytorch里面的几个计算库都能对应上各自的操作系统 下面开始讲解如何能一一对应上: 一、工具的准备 :anaconda,迅雷 (这两个软件只是为了方便,不安装也能用,只是很麻烦而已,因此安装不做介绍...
安装时选择精简安装即可 测试是否安装成功: 打开到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin文件夹内,鼠标右键在终端打开,输入nvcc -V,V要大写,如果出现一系列信息,则表示安装成功 4、下载NVIDIA的cuDNN 用处: 深度学习GPU加速库