一、查看个人计算机的GPU型号 1、打开命令提示符 2、输入 nvidia-smi 3、打开以下链接并找到上一步中的CUDA版本号 4、打开以下链接查询pytorch支持的CUDA版本 https://pytorch.org/get-started/locally/ 二、下载和安装CUDA 1、打开以下链接下载CUDA 2、选择对应电脑系统的软件版本 3、查看安装在计算机的CUDA版本 ...
一、cuda安装: 1.nvidia-smi来查看当前安装的驱动版本 显示:NVIDIA-SMI 512.72 Driver Version: 512.72 CUDA Version: 11.6 2. 根据显卡型号和驱动程序版本,到CUDA官方开发者网站(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)找到对应显卡支持的CUDA版本列表(找11.6版本) 二、GPU版pytorch安装 1. 安装pytorc...
1、安装cuda和anaconda 要使用pytorch-GPU,首先确保自己的显卡是英伟达显卡(RTX),然后安装CUDA,这一步其它教程很多。安装好之后要查看自己的CUDA版本,我的是11.1。 anaconda是非常方便的包管理工具。为了防止和其它环境发生冲突。 在安装pytorch之前,可以利用andaconda创建一个新的环境。 代码语言:javascript 复制 conda ...
安装GPU版pytorch必须去官网: https://pytorch.org/pytorch.org/ 于是我根据pytorch官网的教程,安装好gpu版pytorch,并将过程记录下来,方便日后可以快速部署,也希望可以帮到更多小白。 核心:版本需要匹配(pytorch,python,显卡,cuda,cudnn) 思路:试选pytorch版本,看需要其他依赖是否都满足需求,如果不满足需求,则...
三、安装CUDA 1、环境要求 因为GPU版本需要显卡驱动,所以CUDA、cuDNN、pytorch、python各个版本需要对应兼容 注意可以查看前言 查看CUDA版本 nvcc -V # 当前正在使用的CUDA版本,此是需要版本对应的nvidia-smi # 获取显卡最高支持CUDA版本 2、下载 本人推荐使用10.2版本的cuda,因为这个版本可以兼容pytorch1.5.0以上的版...
第一种:Conda安装 第一步:首先我们来到Pytorch-GPU的官网,选择CUDA的安装平台以及版本、Conda或者Pip安装,在下方粘贴复制安装命令即可,但是这里下载速度极慢,很容易出现CondaHTTPError,因为默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,访问太慢或者不能访问,为了能够加快访问的速度,我们更改Conda下载安装包的镜像源 ...
首先,你需要检查你的GPU是否与Cuda 12.1兼容。 安装NVIDIA驱动程序。你可以从NVIDIA官网下载最新的驱动程序。 安装CUDA Toolkit。同样,你可以从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit 12.1并按照提示进行安装。在安装过程中,选择与你的系统匹配的版本。 配置环境变量。你需要将CUDA的路径添加到系统的环境变量中,以便于系统能够找到CU...
# cd 到下载的文件目录,例如安装目录是E:\Download cd E:\Download #离线安装 conda install --offline pytorch-1.10.0-py3.6_cuda10.2_cudnn7.6.5_0.tar.bz2 最后一步: conda list, 查看pytorch 是否已经被替换。可以看到替换成GPU版本了 再输入 torch.cuda.is_available() 验证,返回True .大功告成!
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