测试是否安装成功 在cmd运行【C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite】路径下的bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,如果都能运行成功,则证明cudnn安装成功。 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suitebandwidthTest.exedeviceQuery.exe...
不需要了,现在安装torch会自带cuda和cudnn。下面给出了AI解释和stack overflow 的解释。 但是需要提前手动安装显卡的驱动(如果没有的话)。stack overflow 的解释来源:How to install PyTorch with CUDA support …
conda create -n pytorch-gpu 1. 其中,pytorch-gpu为虚拟环境名,可以自己设置。 - 切换到新建虚拟环境下 conda activate pytorch-gpu 1. - 输入你选择的安装命令,以下是我的安装命令 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 1. 如果安装不成功,请输入以下命令,再次尝试 conda config --add...
选择与已安装的CUDA版本对应的下载,如下图: cudnn下载后解压,拷贝压缩包里的三个文件夹至CUDA的安装目录(CUDA默认安装路径为“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3”)覆盖,即可完成cuDNN的安装,如图: 二、安装Pytorch Pytorch可以在Anaconda环境下安装,也可以直接在电脑的Python环境安装,本文推...
在cmd中进入到demo文件夹:路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\extras\demo_suite 执行bandwidthTest.exe,如果运行结果出现了PASS即代表安装成功。 image-20221005222523389 再输入命令deviceQuery.exe查询设备。 image-20221005222811243 这里会显示你的GPU型号,以及PASS,表示CUDA和cuDNN都安装成...
之前我们在利用GPU进行深度学习的时候,都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包,然后再进行很繁琐的系统环境配置。不仅环境配置麻烦,而且还特别容易配置错误,特别还有CUDA和cudnn版本的对应也特别容易搞错,但是利用anaconda安装配置pytorch和paddlepaddle环境的时候会自动帮我们配置好cuda和cudnn。这篇博客就是...
一定要注意CUDA cuDNN tensorflow-gpu 三者的版本问题,版本要按照下图下载兼容版本,否则会报错无法运行。 安装CUDA 首先在CUDA官网上下载所需要的CUDA版本:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 根据网页提示选择合适自己的版本 按照提示安装CUDA,记录安装路径,默认路径为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing...
pytorch(GPU)最新版1.9.0的安装过程(内含cuda、cuDNN的详细安装步骤) 憧憬船i 5641 3 利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn(适合小白的保姆级教学) 炮哥带你学 7271 5 01Anaconda安装 Pytorch安装教程,简单使用稳定兼容性好,安装不出错,anaconda安装,jupyter配置pytorch...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib\x64 3 安装pytorch 激活上面创建的...
cuDNN安装 下载地址 这个需要登录,填写问卷调查之后才能下载。 cuDNN下载页面 文件结构 只需要将里面的文件对应拷贝到CUDA安装目录下对应的位置即可。 这样子CUDA就全部安装完成了,接下来就可以安装pytorch的GPU版本了。如果上面的步骤没有做就会遇到torch导入失败的情况,虽然torch安装的时候也是一切顺利。