os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] ="PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] =str(0)importtimeimporttorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Fimporttorchvision.transforms as TFimporttorchvision.datasets as datasetsimporttorch.optim.lr_scheduler as lr_schedulerfromtorch.utils.dataimp...
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')点击运行和调试 选择Python debugger 选择Python文件 如果你的电脑有独立显卡，且驱动...
-gencode=arch=compute_86,code=sm_86 --compiler-options'-fPIC'-std=c++14 -c /path/workdirs/pytorch-cppcuda-tutorial/interpolation_kernel.cu -o interpolation_kernel.cuda.o[2/2]c++ interpolation.o interpolation_kernel.cuda.o -shared -L/path/anaconda3/envs/cppcuda/lib/python3.10/site-packages...
The source code for these networks are hosted on GitHub. Metric Learning Recognition Instance Segmentation CenterPose Character Recognition VisualChangeNet 3D Object Detection ReIdentificationNet Transformer Optical Inspection Pose Classification Object Detection ReIdentificationNet ActionRecognitionNet BEVFusion Imag...
首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 cd /d C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\extras\demo_suite cd /d C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\extras\demo_suite 1. 然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图: ...
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.4\common\lib\x64 6、验证是否成功。验证deviceQuery和bandwidthTest,在命令窗口运行测试文件,定位到 在cuda安装目录的 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite,
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...
(1)bandwidthTest (2)nobody.exe demo测试成功,CUDA和CUDNN安装成功。 2 anaconda安装3.1 配置anaconda虚拟环境 安装ana的过程这里就不详述,再开头提到的文章里,博主很细心的讲了,这里记录创建虚拟环境的过程,这里我使用的pythnotallow=3.6,首先使用到的是anaconda prompt作为cmd,输入 ...
带cuda功能的pytorch可以利用GPU加速计算。目前最新的pytorch (注:库的名称是torch)版本是19.0,最新的cuda版本是11.1。 下载链接如下: https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html 可以根据自己的python版本下载对应的文件。 wheel文件有点大,有3G多。
首先确保你的电脑有Nvidia的GPU,并且支持CUDA,可以参考这个网址。 安装vs2017 Visual Studio 2017 Community下载地址 安装选项:勾选“C++的桌面开发”,右边的列表再额外勾选一个SDK,这个SDK是在后续测试CUDA样例的时候要用到的,如下图: 安装CUDA10.0 下载 打开网站:CUDA10.0 按照下图选择对应的选项后,点击下载: ...