将cudnn这三个文件复制粘贴到cuda安装的文件目录(同样也有这三个文件)替换它们 5、配置环境变量,打开系统高级设置,点击path,直接添加如下几条(也不知道有多少条,多配置几条也没啥事。如果安装在其他的盘目录也和这差不多) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\bin C:\Program Files\NVID...
打开终端: 输入 nvcc -V 查看信息 2.4 安装cudnn 在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载相对应版本 下载之后解压缩,分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\ "对应的include、lib、bin目录下即可。注意是补充...
进入终端后切换到下载刚刚torch和torchvision的文件夹中 cd D:\Develop\pytorch_install //因人而异,cd到你的下载torch和torchvision的文件夹中即可。 用pip安装torch pip install "torch-1.12.1+cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl" 用pip安装torchvision pip install "torchvision-0.13.1+cu113-cp37-cp37m-win_...
cuDNN Archive 页面 在这里下载对应你刚刚安装的 CUDA 版本的 cuDNN,并解压压缩包。例如我刚才安装了 CUDA 12.3,就选择适用于 CUDA 12.x 的 cuDNN v8.9.2,下载“Local Installer for Windows (Zip)”并解压: 解压cuDNN 然后,将其中的文件移动到 CUDA 的安装目录(选择覆盖)。在 Windows 下,通常为C:\Progra...
3、下载并安装cuDNN 二、安装Pytorch 1、安装Anaconda 2、切换清华镜像源 3、创建环境并激活 4、输入Pytorch安装命令 5、测试 三、在Pycharm上使用搭建好的环境 参考文章 前言 本人纯python小白,第一次使用Pycharm、第一次使用GPU版Pytorch。因为在环境搭建的过程中踩过不少坑,所以以此文记录详细且正确的GPU版Pyto...
二、安装CUDA、CUDNN(一定要注意对应版本!!!) 2.1 安装CUDA 1.判断电脑应该装什么版本的CUDA。 方式一:NVIDIA 控制面板中查看 方式二:CMD查看 CMD中输入: nvidia-smi 1. 查看到本机可装CUDA版本12.0,版本向下兼容,意思就是CUDA 12.0及以下版本的都可以安装,但一般不建议使用最新版本的,因为可能后续其他安装包没...
验证cuDNN是否安装完成,打开cmd,输入 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\demo_suite 然后执行命令: bandwidthTest.exe image-20210227001624983 然后再执行命令: deviceQuery.exe image-20210227001657605 8、下载PyTorch安装文件 ...
因此,安装顺序应该是:NVIDIA Graphics Drivers(可跳过,在安装CUDA Toolkit的时候捆绑安装)->CUDA Toolkit->PyTorch->cuDNN 安装NVIDIA Graphics Drivers(可跳过) 前言 在安装CUDA Toolkit的时候可以选择捆绑安装NVIDIA Graphics Drivers显卡驱动。因此,这一步完全可以跳过,但笔者依旧先写出来。
同时,考虑到cuDNN是与CUDA紧密集成的,因此也需要考虑cuDNN的版本。 三、安装PyTorch 安装Anaconda:首先,你需要安装Anaconda,这是一个包含了大量科学计算包的Python发行版。在Anaconda中,你可以方便地创建和管理不同的Python环境。 创建PyTorch环境:在Anaconda中,使用conda create命令创建一个新的Python环境,并指定Python...
下载cudnn需要英伟达账号,因此先进行账号注册,再下载cudnn 1、注册英伟达账号 https://developer.nvidia.com/login 按照要求完成注册即可 2、打开以下网址: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 选择适用于自己CUDA版本的cuDNN,我这里是CUDA 11.1、Windows(x86)cuDNN库。