方法:在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则说明该电脑有GPU。控制面板如下,并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本 然后查看GPU名称和驱动信息 驱动版本可以去英伟达官网下载更新。 2. 下载CUDA 下载官网:https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2 查看对应版本网址:https://docs.nvidia.com/...
打开该网址,下载GPU版本的pytorch。 有三个文件需要下载,torch、torchvision、torchaudio Cu开头就是GPU版本,cp后面是python的版本,如果你的python是3.8,那么就找cp38。 Cu后面的数字是cuda的版本,cu100意味着cuda10.0版本,因此之前下载了什么版本的cuda,此时就要安装什么版本的pytorch。 下载好以后,在Anaconda prompt中创...
进入官网后往下拉，在下面这个界面可以下载最新版，compute platform中选择CUDA就是gpu版本的，CPU就是cpu...
进入CUDNN网址:cuDNN Archive 根据自己的系统选择对应的版本 这里需要注册才能下载 登录或者注册完成即可下载 然后进行解压 3.CUDA安装 双击下载的CUDA,点击安装,默认即可 安装完毕 4.安装CUDNN 解压CUDNN 找到安装的CUDA文件夹:NVIDIA GPU Computing Toolkit 将解压的CUDNN放在CUDA中 粘贴成功 打开bin目录复制路径 打...
从 https://www.anaconda.com/download 下载对应的 Anaconda 版本安装即可。打开 Anaconda 创建虚拟环境 torch2_gpu, 如下图所示：打开终端验证：四 安装 Visual Studio 安装 CUDA 之前需要先安装 Visual Studio, 否则会出现如下提示：从 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/free-developer-offers/ 下载 ...
pytorch(GPU版)安装 确认有无英伟达显卡,有才能安装GPU版的pytorch,否则只能装CPU版 1.任务管理器->性能: 设备管理器->显示适配器,也可以: nvidia驱动安装地址(大部分电脑自带,不需要额外安装): https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
conda activate pytorch-gpu 命令行输入:conda create –name pytorch_gpu python=3.6 python_gpu为anaconda下虚拟环境名称,可自定义,python=3.6为选择安装的python版本。 proceed选择y,回车, 等待相关包下载,可以看到在安装完成之后,信息提示。 代码语言:javascript ...
之前安装pytorch框架,直接在pytorch官网复制命令下载。 顺利安装之后,结果发现竟然是CPU版本,导致运行视频流十分卡顿,浪费了GPU。 于是果断卸载 代码语言:javascript 复制 pip uninstall torch pip uninstall torchvision 经过数小时的尝试之后,终于成功安装,现将过程记录分享一下。
先放成功的图片: 参考: GPU版本pyTorch安装教程(实测,特别详细)_楊龘龘的博客-CSDN博客_安装gpu版本的pytorch 下载GPU版本的pytorch,pytorchvision链接如下: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 直接Ctrl+F搜索即可!
下载对应版本的cuDNN 一般来说,使用新版本的cuDNN版本 下载解压得到以下三个文件夹 2.4.1 把文件夹“bin”里面的所有内容,复制粘贴到cuda的安装路径对应的"bin"文件夹下,例如: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin 2.4.2 复制粘贴文件里“include”的所有内容到对应路径 例如: C:\...