选择runfile[local]方式安装. 示例:sudo sh cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run 根据界面提示选择安装 安装完成配置环境变量 vim .bashrc export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.6/lib64 export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATH 地址根据你的实际安装路径填写,保存 source ~/.bashrc...
(1)安装 解压下载的cudnn-windows-x86_64-8.9.5.29_cuda12-archive.zip包,将其中的文件复制到CUDE安装目录中(默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1) 然后,在系统环境变量的Path中新增如下两项(对应自己的安装目录) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1 C:\P...
点开控制面板——卸载程序,查看是否已经安装了CUDA,如果有的话请先把红框的CUDA卸载。没有的话就跳过这个步骤。 5、安装cuda 安装cuda时,第一次会让设置临时解压目录,第二次会让设置安装目录。 可以事先新建两个文件夹,如CUDA_TEMP和CUDA11_1,CUDA_TEMP用来存放临时解压文件,CUDA11_1用来存放安装后的文件。CUD...
cuda.current_device()) else: print('当前环境无CUDA设备,仅能使用CPU运算') 先运行下这个程序,如下图所示,可以发现,当前我的机器上是没有CUDA设备的,即torch.cuda.is_available()返回false,而且torch.version.cuda也返回None 。 这是实验的起点。 在计算机上搭建CUDA环境 在计算机上搭建CUDA环境,整体上分三大...
1、检查电脑是否支持CUDA 2、下载并安装CUDA 3、下载并安装cuDNN 二、安装Pytorch 1、安装Anaconda 2、切换清华镜像源 3、创建环境并激活 4、输入Pytorch安装命令 5、测试 三、在Pycharm上使用搭建好的环境 参考文章 前言 本人纯python小白,第一次使用Pycharm、第一次使用GPU版Pytorch。因为在环境搭建的过程中踩过...
1.5 Pytorch和CUDA对应的版本 2、下载和安装CUDA 2.1 下载CUDA 我们去CUDA官网下载 :https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 根据自己的需求设定下载的版本即可。 2.2 安装CUDA CUDA下载之后,选择安装如下: 这里我遇到了提示老版本驱动的提示,但是应该是可以安装的,我们继续安装。
一般情况下都是安装了的,如果没有安装或者需要对应的cuda版本可参考这位博主的教程: 3.环境配置 3.1 打开pycharm ->打开终端 • 利用anaconda创建运行环境 #命令行输入 conda create -n pytorchS python=3.6 #若需删除环境 conda remove -n your_env_name --all ...
接下来,我们将介绍如何使用Anaconda创建虚拟环境,并在该环境中安装PyTorch和CUDA。我们将采用离线安装的方式,以便在没有互联网连接的情况下也能完成安装。步骤一:创建Anaconda虚拟环境打开Anaconda Navigator,点击左侧的“环境”选项卡,然后点击“创建”按钮。在弹出的窗口中,选择一个合适的名称(例如pytorch_env),选择...
set cuda,可以查看 CUDA 设置的环境变量。 nvcc --version set cuda 如果配置成功了,将会显示结果: 二、cuDNN下载及安装 cuDNN地址如下,不过要注意的是,我们需要注册一个账号,才可以进入到下载界面。 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ...
5.2 测试上述环境是否搭建完成 点击文件-打开文件夹，选择一个测试文件存放路径。点击此处新建文件 将其命名为test.py 在文件中粘贴下述代码:import torchprint(torch.version.cuda)if torch.cuda.is_available(): print(torch.cuda.current_device())else: print('当前环境无CUDA设备，仅能使用CPU运算')点...