然后选择自己能选择的cuda版本(比如nvidia-driver-545就可以选择cuda11.0~cuda12.3x之间的所有版本,因为电脑的显卡驱动545支持最新的cuda12.3x,cuda12.3x要求的驱动是大于525.60.13即可): 注意:cuda是向下兼容的,12.3的cuda可以用12.3以下的所有cuda。 这里选择完后,在终端上输入官网上的那串代码(根据选择的版本对应的...
最高支持10.1.120版本的CUDA,说明电脑最多支持的是10.1.120版本的,你安装1个9.2版本的也没问题。CUDA软件只要不超过10.1.120版本就行。 1.3 显卡,显卡驱动、CUDA、CUDNN 4者说明 (1)显卡, 是1个硬件,就像打印机一个道理; (2)显卡驱动, 也就是显卡驱动软件,记住了驱动都是软件,它是操作系统控制显卡的1个软...
CPU和CUDA版卷积的主要区别,也体现在im2col中(后面的矩阵乘法在CPU和CUDA上都能用)。 由于是讲CPU实现,这里的CUDA实现我暂时放了一个空函数。my_conv_im2col_cpu的内容如下: void my_conv_im2col_cpu(Tensor data_im, const int channels, const int height, const int width, const int ksize_h, const ...
PyTorch的CPU和GPU版本主要有以下区别: 硬件要求不同:CPU版本只需要CPU就能运行;GPU版本则需要额外链接NVIDIA的GPU,并通过GPU进行加速。 运行速度有差异:在处理复杂数据和密集计算时,GPU版本因其强大的并行计算能力,通常比CPU版本运行得更快。 软件需求不同:使用GPU版本还需要额外安装CUDA和cuDNN两个驱动程序;而CPU版...
下面以CUDA 11.7 + cuDNN 8.2.0组合为例,演示完整的PyTorch 2.0 GPU Nvidia运行库的安装步骤,其他不同版本CUDA+cuDNN 组合的安装过程基本一致。 2. PyTorch 2.0 GPU Nvidia运行库的安装 国庆旅行 从CPU版本的PyTorch开始深度学习之旅完全是可以的,但不是作者推荐的方式。相对于GPU版本的PyTorch来说,在运行速度方...
查阅很多资料之后发现,如果有nVidia显卡,要安装gpu版本的pytorch时,不像cpu版本那么简单,还有很多基础工作要做,需要根据CUDA安装对应的CUDA toolkit,然后要安装对应的cudnn,最后再安装对应版本的pytorch。 1.确定电脑显卡型号,并查看对应的CUDA版本,命令是在cmd中输入nvidia-smi,我的是12.2。之后很多问题都处在这个版本...
在之前的教程中，我们基于 MNIST 数据集训练了一个识别手写数字的 logistic 回归模型，并且达到了约 86%...
由于已经安装了cpu版本了,如果再在该环境下安装gpu版本会造成环境污染.因此,再安装gpu版本时,需要再新建一个虚拟环境才能安装成功。 然后去官网下载所适配的版本。 安装完cuda和cudnn后,开始安装pytorch的gpu版本。 1.安装cude 首先查看windows电脑之前是否成功安装了CUDA ...