os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] ="PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] =str(0)importtimeimporttorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Fimporttorchvision.transforms as TFimporttorchvision.
将上述代码保存为一个Python文件(例如test_cuda.py),然后在终端或命令提示符中运行它: bash python test_cuda.py 如果CUDA可用,你会看到类似以下的输出: text CUDA is available! Running on <Your GPU Name> tensor([[...], [...], ..., [...]], device='cuda:0') Tensor is on devic...
2.解压下载得到的CUDNN压缩包,会得到一个名为cuda的目录,将其中bin,include和lib目录中的内容拷贝到CUDA的安装目录(C默认为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1)下的对应目录中( 在安装和配置CUDA及cuDNN环境时,用户可能会在CUDA的安装目录中遇到与cuDNN解压缩后的文件夹同名的文件夹。在...
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 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。再输入命令deviceQuery.exe查询设备。这里会显示你的GPU型号,以及PASS,表示CUD...
1、CUDA下载:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 2、安装,选择自定义安装 此处可以不勾选vs,只有需要编译时才需要 记住安装目录,下一步安装cudnn需要用: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1 3、检查是否安装成功 在cmd中输入:nvcc --version ,下图为安装成功。
执行bandwidthTest.exe,如果运行结果出现了PASS即代表安装成功。 再输入命令deviceQuery.exe查询设备。 这里会显示你的GPU型号,以及PASS,表示CUDA和cuDNN都安装成功了。 Pytorch安装 进入Pytorch官网https://pytorch.org/,选择需要安装的pytorch版本。这里安装方式可以选择pip。可以看到有生成的command,里面有个网站,只需要...
└── test_ops.py demo结构如上,其中 ops/src/是Cuda/C++代码 setup.py是编译算子的配置文件 ops/ops_py/是用PyTorch包装的算子函数 test_ops.py是调用算子的测试文件 Cuda/C++ 对于一个算子实现,需要用到.cu(Cuda)编写核函数、.cpp(C++)编写...
CUDA Graphs Pytorch 测试用例 更多的测试用例可以参考 pytorch ut test: github.com/pytorch/pyto pytest -v test_cuda.py::TestCuda::test_graph_capture_simple pytest -v test_cuda.py::TestCuda::test_graph_concurrent_replay pytest -v test_cuda.py::TestCuda::test_graph_cudnn_dropout pytest -v ...
我安装的tensorflow-2.11.0编译时使用了cudnn8.2和cuda11.2,刚好和我之前安装的cuda和cudnn的大版本相同,能用。 验证tensorflow能否调用CUDA:import tensorflow as tf;tf.test.gpu_device_name(),打印出GTX1060的名字,参考自检测tensorflow是否可以使用GPU
安装完成后再cmd窗口内输入:nvcc -V,若看到以下信息证明cuda安装成功: cuda安装好了之后下载对应的cnDNN,进入 cuDNN安装链接,这里需要先注册一个Nvidia的账号并登录才能进行下一步,登录后看到以下网址: 根据安装的cuda版本选择对应的cuDNN的版本即可,比如我们演示的是cuda 10.2版本,这里就选择对应的7.6.5版本的cu...