一、安装cuda 先安装conda cuda ,去官网https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,下载对应版本的CUDA。(先查看电脑中的支持的cuda版本,再选择比该版本低的进行下载)我下载的是cuda11.6 安装cuda时,第一次会让设置临时解压目录,第二次会让设置安装目录; 临时解压路径,建议默认即可,也可以自定义。安装结束...
在anaconda中激活环境之后,用pip本地安装: pip install C:\Users\Chen\Downloads\torch-1.10.0+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl C:\Users\Chen\Downloads\torch-1.10.0+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl 是你自己下载文件所在路径 如图成功。 4、测试是否成功 输入python 回车 import torch torch.cuda.is_ava...
stack overflow 的解释：https://stackoverflow.com/questions/77068908/how-to-install-pytorch-with-cud...
1.安装对应的torch、torchvision 网址:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 搜索对应CUDA版本的安装命令(cu110代表CUDA11.0),在终端中复制命令安装。 # CUDA11.0pipinstalltorch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ...
即可查看显卡适配的cuda版本,要<=CUDA Driver Version。此处即<=12.0。博主安装的是11.7。在这里插入...
CUDA 11.1对应的pytorch下载命令如下: 1.pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html 2.pip install torch==1.10.0+cu111 torchvision==0.11.0+cu111 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch...
下面选择Install, 安装完成,显示如下图, 2、根据提示的信息,我们需要配置环境变量,打开bashrc文件, 输入:sudogedit ~/.bashrc,然后在文件末尾添加下面3行(第1行是注释),保存 #CUDA Soft Link export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}} ...
在升级CUDA到11.0后,使用Conda更新PyTorch版本可以确保您的PyTorch版本与您的CUDA版本兼容。以下是详细的步骤:步骤一:打开Anaconda Prompt首先,打开Anaconda Prompt。这是一个终端应用程序,用于执行Conda命令。步骤二:创建新的环境在Anaconda Prompt中,输入以下命令创建一个新的conda环境(这里假设环境名为myenv):...
在cuDNN的版本中,选择支持该版本的CUDA即可,这里我们看到v8.5.0的cuDNN支持CUDA 11.X,说明兼容cuda11.x全系列。点击下载即可。 接下来,解压该压缩包,然后复制其中的文件夹 粘贴到CUDA的安装目录下,即完成了cuDNN的安装。 验证是否安装成功 在cmd中进入到demo文件夹:路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing...
cuDNN版本和CUDA同版本(例如,我的CUDA是11.2,选择下载11.x的cuDNN),官网下载地址为: 下载好之后解压得到三个文件夹(bin, lib, ),将三个文件复制到2.2步骤中CUDA的cuda/v11.2/对应的文件夹内。然后把三个文件夹的地址添加到环境变量Path中。 最后,检查cudnn安装成功:https://blog.csdn.net/jhsignal/article...