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...
1、安装CUDA前请先确认Torch 所支持的版本,以免安装的Torch 不支持最新CUDA的版本,下图可见Torch所支持的CUDA最新版本位 11.7,如果我们安装CUDA 12.0 版本 执行 `torch.cuda.is_available()` 时则为False。 PyTorch版本查询链接:Start Locally | PyTorch 2、下载安装 根据上图所示,选择合适的CUDA版本,安装CUDA C盘...
下载解压后将bin以及include文件夹复制粘贴到步骤一种cuda安装目录下,同cudnn,直接复制粘贴会自动合并;注意这里lib文件夹不能直接复制合并,因为它里边的文件夹需要复制到cuda/lib中D:\CUDA11.7\lib\x64目录下,因此后续还需要为此新建一个环境变量。 再将lib中的文件拷贝到cuda的lib/x86目录下: 添加环境变量 将上图...
这个选择runfile(local)版本,目前有deb、network、run三种模式,虽然直接采用deb不乏成功案例,但是目前run鲁棒性更好,,则采用run进行安装,一个典型的下载及安装命令进行下载(考虑到wget在网速比较差的情况下不是很稳定,建议另找一个笔记本使用迅雷下载cuda,这样速度和稳定性都更好): wget <https://developer.download....
1、安装前的检查 在安装新版显卡驱动之前,先在cmd中输入: nvidia-smi 注意: -符号与nvidia和smi不能有空格。 右上角的CUDA Version 11.1表示最高能安装CUDA 11.1的版本,如果CUDA11.1能满足项目需求,就不需要更新显卡驱动,否则就需要安装最新版的显卡驱动,从而安装更高版本的CUDA 。
在安装部署CUDA环境前,先写一个测试程序,用于测试和对比,看是否CUDA可以正常工作。 importtorchprint(torch.version.cuda)iftorch.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') 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...
一、查看GPU支持的CUDA版本 二、安装CUDA 三、确定torch、torchvision和python版本 四、安装anaconda 五、安装torch和torchvision 前言 安装cuda版本的pytorch时踩了不少坑,网上安装pytorch的版本很多,一般的教程都是到pytorch的官网,利用网址和镜像源去安装,问题非常多。也有教离线安装的,但是没有正确的安装顺序,torch版本...
一、Cuda 12.1的安装 首先,我们需要从NVIDIA官网下载Cuda 12.1的安装包。在下载页面,选择适合你操作系统的版本进行下载。下载完成后,双击运行安装包,按照提示进行安装。在安装过程中,你可以自定义安装选项,只选择安装CudaRuntime,以减少不必要的系统占用。 二、PyTorch GPU版本的安装 在Cuda 12.1安装完成后,我们就可以...
我是直接点击最新的本版cudann9.1.1再选cuda11的版本,其他的版本可以按下面的链接,因为我的也运行成功了,所以cudann版本新也没事,后面选配置的时候cuda选择对应的11就行。 https://developer.nvidia.com/cudnn-archive 下载好以后,解压,然后把解压后的文件中的三个文件夹复制,粘贴到刚刚cuda toolkit安装的位置,...
前往CUDA 官网:https://developer./cuda-toolkit-archive 这里以 11.7.0 版本为例: 按如下选择(Installer Type两种都可以,因为是国外网站,下载用外网,如果速度慢的话就选exe(network)): 下载完后执行 .exe 文件。 根据自己需求选择是否更改安装路径: