下载之后,解压缩,将CUDNN压缩包里面的bin、clude、lib文件直接复制到CUDA的安装目录下,直接覆盖安装即可。 3.安装pytorch-gpu ①Anaconda安装(之前安装过的跳过) Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux、Mac和Window系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决Python并存、切换,以及各种第三方包...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 在cmd输入 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 运行bandwidthTest.exe result=pass说明安装成功了 5.下载pytorch 进入pytorch主页:pytorch 选择更多版本 找到CUDA11.1对应的pytorch版本 # CUDA...
1、安装cuda和anaconda 要使用pytorch-GPU,首先确保自己的显卡是英伟达显卡(RTX),然后安装CUDA,这一步其它教程很多。安装好之后要查看自己的CUDA版本,我的是11.1。 anaconda是非常方便的包管理工具。为了防止和其它环境发生冲突。 在安装pytorch之前,可以利用andaconda创建一个新的环境。 代码语言:javascript 复制 conda ...
一、查看个人计算机的GPU型号 1、打开命令提示符 2、输入nvidia-smi 3、打开以下链接并找到上一步中的CUDA版本号 4、打开以下链接查询pytorch支持的CUDA版本 https://pytorch.org/get-started/locally/ 二、下载和安装CUDA 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...
以我自己的电脑为例:我的电脑显卡是Geforce MX150,CPU是i5-8250u,操作系统是win10。如果想要使用gpu版本的pytorch,首先得安装一个自己显卡支持的CUDA版本。 根据我自己的电脑,选择的是CUDA9.2版本。 1、查看电脑的显卡驱动版本:右键选择NVIDIA控制面板→帮助→系统信息 ...
从 https://www.anaconda.com/download 下载对应的 Anaconda 版本安装即可。打开 Anaconda 创建虚拟环境 torch2_gpu, 如下图所示：打开终端验证：四 安装 Visual Studio 安装 CUDA 之前需要先安装 Visual Studio, 否则会出现如下提示：从 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/free-developer-offers/ 下载 ...
#activate gpu activate 虚拟机名称 1. 2. 六、CUDA10.1 接下来我们开始安装cuda,这里要注意一点,pytorch目前支持最高cuda版本为10.2,千万不要用11.0的版本。前面说过,版本卡的死死的,稍微有版本不兼容,都会导致最后无法识别gpu。这里我们选择的是CUDA10.1。
pip installD:\迅雷下载\torchvision-0.10.1+cu111-cp39-cp39-win_amd64.whl pip installD:\迅雷下载\torchaudio-0.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl 安装完成后查看pip list 开始检查是否安装成功: importtorch torch.cuda.is_available()#查看GPU是否可用importtorchvision#机器视觉库...
这里的torch,torchvision,torchaudio是PyTorch的主要模块,--extra-index-url指定了PyTorch的预构建包的地址,以确保安装GPU版本。 步骤4:验证安装 安装完成后,打开Python解释器,验证PyTorch是否安装成功,并确认GPU可用性。 importtorchprint(torch.__version__)# 打印PyTorch版本print(torch.cuda.is_available())# 检查CU...