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。CUDA_TEMP文件夹在cuda安装结束后会被自动删除,因此CUDA11_1文件夹千万不要放在CUDA_TEMP文件夹下。 设置临时解压目录如下图所示 ...
步骤1:创建Conda虚拟环境首先,确保您的系统已经安装了Anaconda或Miniconda。然后,打开终端并创建新的虚拟环境。这里我们以Python 3.7为例: conda create -n myenv python=3.7 步骤2:激活虚拟环境接下来,激活刚刚创建的虚拟环境: conda activate myenv 步骤3:安装CUDA和cuDNN一旦虚拟环境激活,您需要安装CUDA和cuDNN。...
第一步:查看自己电脑支持的最高nvcc版本: 方法,打开cmd控制台,输入nvidia-smi指令,查看CUDA Version字段: 这里显示的是12.3,注意!!!并不是说我们要安装12.3版本的nvcc版本,这里说的是你显卡支持的最高版本!!有的博主直接让安装此版本的nvcc,这是duck不必的,高版本有很多兼容问题!!! 第二步:下载一个适合的cuda...
确定Anaconda安装包,打开网址进行关系的查找:对应关系 这里有很多Anaconda的旧版本安装包信息,然后找64位windows版本的安装包,找到能满足cudatoolkit为11.6,PyTorch为1.12.1版本的Anaconda。红色框中的安装包信息为本机能够满足的Anaconda版本。 点击进到具体页面,找conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision的...
进入到CUDA安装路径下的demo_suite文件夹 直接在目录输入cmd进入该路径控制台 分别输入如下两个命令运行 bandwidthTest.exe deviceQuery.exe 输出pass则代表安装成功 4、安装Anoconda 直接进如Anoconda官网进行安装Free Download | Anaconda,这一步比较简单,不做过多赘述。 验证anoconda是否安装成功,进入控制台输入conda命...
第一步就是最关键的版本对应问题(这决定你能否成功安装PyTorch,以及能否成功安装GPU版本的关键问题),可以这么说,版本不能对应好,后面有很大的问题,因此,我们要先确定版本的对应关系。(当然,你的电脑配置很高,直接就下最高版本就可以) 我们需要确定conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision的版本对应。
进入ptyorch官网,点击install 选择配置,复制指令 去虚拟环境下执行复制的指令 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge 然后开始下载,时间比较久,等待一会 安装完了之后 pip list 可以看到已经有了 运行另一个...
然后输入deviceQuery.exe回车,最后一行出现Result=PASS则说明安装成功。运行bandwidthTest.exe,Result=PASS则说明通过,反之,Rsult=Fail 则需要重新安装。 7、在anaconda创建的虚拟环境验证能不能gpu运行,打开anaconda,conda activate my_pytorch (自己创建的环境名),(其他操作上图),显示True表示可以了 ...
2.3 卸载CUDA、cuDNN以及组件 5.2 安装cuDNN 5.3 安装Pytorch库 1、前言 之前下载过一次,但随着项目的堆叠,各种虚拟环境和库混在一起,近期想着重新整合一下。在这里建议各位和我一样的新手们,安装新框架要在conda新建不同的环境,以免环境之间影响和污染。
例如,conda create -n pytorch python=3.8将创建一个名为pytorch的环境,并使用Python 3.8作为解释器。 激活PyTorch环境:使用conda activate pytorch命令激活你刚刚创建的PyTorch环境。 安装PyTorch:在PyTorch的官方网站上,选择适合你的操作系统、Python版本和CUDA版本的PyTorch版本,然后按照官方提供的命令进行安装。例如,pip ...