cudnn下载后解压,拷贝压缩包里的三个文件夹至CUDA的安装目录(CUDA默认安装路径为“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3”)覆盖,即可完成cuDNN的安装,如图: 二、安装Pytorch Pytorch可以在Anaconda环境下安装,也可以直接在电脑的Python环境安装,本文推荐安装在Anaconda环境,便于管理。 1、安装Anaco...
1、安装CUDA + CUDNN 这里附上pytorch和CUDA版本号对应图片 我们准备安装pytorch 1.6.0版本 CUDA要求版本为10.2(附上下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive) CUDNN要求版本为8.3.1 for CUDA 10.2(这个包下载可能会很慢,多试几次成功几率比较大,我试了差不多5、6次才成功下载下来)...
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 根据提示输入y进行pytorch的安装(可能需要等待,但官网可能一直卡在搜包阶段)。注意,搜包结束之后一定仔细看看下的是不是GPU版本,还有看看那几个重要的包都在不在,官网一般没有问题,主要是后面的镜像下载可能会...
首先,确保你的系统中已经安装了NVIDIA的显卡驱动和CUDA 12.1。你可以在NVIDIA的官方网站上下载并安装最新版本的显卡驱动,然后在NVIDIA的CUDA官网上下载并安装CUDA 12.1。 接下来,我们需要创建一个虚拟环境来安装PyTorch。这里我们推荐使用Anaconda,因为它可以帮助我们方便地管理Python环境和依赖包。打开Anaconda Prompt,创建一...
一、安装conda 二、安装CUDA 1、查看显卡型号:我的电脑——》管理--->设备管理器——》显示适配器,可以看到GTX1060 2、下载相应的控制面板 3、查看控制面板:控制面板-》硬件和声音-》NVIDIA控制面板,左下角系统信息,组件。 注意,路径不要变 一、删除镜像 #...
下载安装cuda+cudnn 直接在官网选择对应版本下载。 CUDA Toolkit Archive 官网部分截图 官网截图,Download即可 2.安装流程 运行安装包。路径建议是默认的。 等待安装界面出现。“同意”。 这里我选择的自定义,因为后面要看一些包的版本。 如果之前电脑中有一些包,避免用旧版本替换较高的版本,所以我没有勾选。
步骤3:安装CUDA Toolkit 从NVIDIA官方网站下载并安装与您的GPU兼容的CUDA Toolkit(版本12.1)。 步骤4:配置环境变量 将CUDA Toolkit的安装路径添加到系统环境变量中,以便PyTorch能够正确找到CUDA。 步骤5:创建虚拟环境 使用Anaconda创建一个新的虚拟环境(如pytorch310),并激活它。
当然,你也可以选择其他镜像源,如阿里云镜像站。只需访问相应的CUDA版本链接,然后用pip install命令安装即可。例如,阿里云的PyTorch安装包链接可以在开源镜像站查找并使用。总的来说,通过灵活切换pip的源,无论是临时还是永久,都能有效解决在国内下载PyTorch CUDA版本时的速度问题。选择一个适合自己的镜像...
可以看到显卡驱动已经安装成功,它对应的cuda的型号是11.4版本,那么docker就应当安装不高于此版本。 3.在docker中安装pytorch以及对应的cuda版本 登录dockerhub官网查看镜像,Docker Hub。如下图所示: 这里直接拉取最高的:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel镜像,选择devel版本的更方便。
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 这个如果华清的镜像下载的是cpu的就看...