确保本地显卡是N卡,已经安装了最新驱动。 下载并安装: cuda_12.6.3_561.17_windows.exe 下载并解压到上面cuda的目录: cudnn-windows-x86_64-9.3.0.75_cuda12-archive.zip 下载并安装: Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe(最好选中设置环境变量,虽然它不建议),修改源为清华,具体忘了哪个命令。 conda create ...
3.安装torch(在pycharm中的Terminal中,因为我喜欢用这个方式,不喜欢用cmd或者anaconda) 直接打开这个网址https://pytorch.org/get-started/locally/ 如何选择我想大家都应该能看懂,其中我用的Terminal所以Package中选的pip,第一个我看了其他博主都选的Stable,至于最后那个Compute Platform选项因为我的cuda版本就是11.7,...
方案一: 电脑安装显卡驱动,然后安装CUDA、cuDNN,安装miniconda3。前面都是在电脑基础环境配置,后面的操作都是在conda环境中,安装torch、cudatoolkits等深度学习包 方案二:电脑安装显卡驱动,后直接安装miniconda,后续步骤在conda环境中进行操作,安装torch,cudatoolkits等步骤 两种方案的区别,后文会讲解: 1. 配置显卡驱动...
Pytorch用户可尝试安装Torch,需先配置CUDA 9.1和cudnn。安装时可能遇兼容性问题,通过设置环境变量解决。安装成功后,可利用Image和Loadcaffe等组件。Loadcaffe需额外安装libprotobuf-dev。掌握Pytorch者可快速上手Torch,提升深度学习项目灵活性与自定义能力。
使用conda安装: 如果你选择使用conda来安装PyTorch,可以使用类似以下的命令(以CUDA 11.2为例): conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.2 -c pytorch 注意:这里的cudatoolkit=11.2应该与你的CUDA版本相匹配。 使用pip安装: 如果你选择使用pip来安装PyTorch,可以从PyTorch官网的“Get Started”页面找...
目录 基于NVIDIA GeForce MX150 的Windows10安装TensorFlow-GPU详解 一、安装环境 二、安装Visual Studio 2015 Community 三、安装CUDA Toolkit 四、安装cuDNN 五、配置Anaconda虚拟环境 六、安装TensorFlow-GPU 七、测试 七、报错经验 基于NVIDIA GeForce MX150 的Window...为什么...
nvcc -V输出cuda版本。nvidia-smi输出显卡信息。 打开之前装wsl时的包目录,安装包都通用的。安装conda。 也没自动添加环境变量,手动添加一下。 echo 'export PATH="$root/anaconda3/bin:$PATH"'>> ~/.bashrc conda换清华源,先看一下设置 conda config --show ...
为了安装支持CUDA的PyTorch,你可以按照以下步骤进行操作。这些步骤涵盖了CUDA和cuDNN的安装、PyTorch的安装以及验证安装是否成功。 1. 确认CUDA和cuDNN的兼容性,并下载安装 安装CUDA 查看支持的CUDA版本: 打开命令提示符(cmd),输入nvidia-smi命令,查看CUDA Version字段,这将显示你的GPU支持的最高CUDA版本。 根据显示...
首先关于miniconda安装和简单配置 #激活conda环境 接下来安装cuda11.2 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run #安装,具体弹出的设置参考网上教程 ...