1、查看可安装CUDA版本 1.1、win+R,输入cmd进入控制台 1.2、输入nvidia-smi命令查看支持的CUDA版本 本系统最高支持CUDA版本为12.2 2、安装CUDA 2.1、进入CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer下载界面进行安装(需要注册登录nvidia账号) 本文选择11.7.1版本进行安装 2.2、依据系统型号选择适合版本 2.3、安装exe文件时...
https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=Agnostic&cuda_version=12 下载Base Installer(643.3MB) 将安装好的文件解压出来,将lib、include、bin这三个文件夹全部覆盖到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1这个文件夹内 5、使用conda...
com/compute /cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run 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。 步骤6...
从torch官网就能得到windows的安装命令: https://pytorch.org/get-started/locally/# 最新版本https://pytorch.org/get-started/previous-versions/# 历史版本 这里,我们选择历史版本: conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.3-cpytorch-cconda-forge 等待安装完成即可。
在windows驱动一栏可以看到,驱动版本满足所有的CUDA版本 2. 选择PyTorch版本 2.1 查看pytorch版本 python import torch print(torch.__version__) pytorch版本为2.1.1+cpu。(注意不同conda环境的pytorch版本可能不同,cuda则是一致的) 2.1.1表示pytorch版本
那么,接下来就是选择CUDA进行安装即可,点击此处 这里我选了CUDA Toolkit10.0的版本,至于选择哪个版本,个人认为应该没多大差别,一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。大约是2.1G。我用windows的IDM下载工具下载的,速度蛮快的。 接着就是安装过程,双击打开显示临时解压目录,不需要改变,默认即可。
这个图中的对应关系是cu101是cuda10.1,然后torch1.8.1对应cp36就是python3.6然后是windows版本,amd64是64位系统。torch也等价于torchversion,然后还需下载torchaudio即可。 我们用迅雷下载完这两个文件,直接在我们的anaconda对应环境下,一般就是pytorch环境,直接使用pip install cu111/torch-1.8.1%2Bcu111-cp36-cp3...
1. 在Windows系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) 步骤1:检查GPU兼容性 首先,确保您的Windows计算机配备了兼容的NVIDIA GPU。访问NVIDIA官方网站查找GPU的兼容性列表。 步骤2:安装NVIDIA驱动程序 前往NVIDIA官方网站下载并安装适用于您的GPU型号的最新驱动程序。
首先,确保您的Windows 10系统已经安装了合适的显卡驱动,并启用了CUDA支持。在NVIDIA官网上下载并安装最新版本的显卡驱动。 二、安装CUDA 11.7 前往NVIDIA官网下载CUDA 11.7的安装包,根据您的系统配置选择合适的版本。 解压安装包并按照提示进行安装。安装过程中,请确保选中“Add NVIDIA GPU Computing Toolkit to PATH”...
Linux系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) 步骤1:检查GPU兼容性 步骤2:安装NVIDIA驱动程序 步骤3:安装CUDA Toolkit 步骤4:配置环境变量 步骤5:创建虚拟环境 步骤6:设置清华源 步骤7:安装PyTorch 步骤8:验证安装是否成功 今日学习总结 原创声明 GPU版本PyTorch(CUDA 12.1)清华源快速安装教程:Windows、Mac和Linux系统 ...