TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先在这里 确认你的显卡支持 CUDA。 CPU的版本安装很简单,我是在Anaconda下采样pip的方式安装的: Anaconda Prompt模式下,使用命令: pip install tensorflow 1. 可以使用如下代码来测试,...
到Pytorch官网https://pytorch.org/get-started/previous-versions/查找对应版本的torch torchvision torchaudio 在这你可能会找不到对应版本,请搜索你的CUDA版本可不可以匹配另一个版本的torch 如我的CUDA是11.4但在这里并没有与之对应的版本,但是我经过搜索发现可以使用11.3匹配的版本。 在下载前,如果你在官网查询到...
joao_gante(@huggingface):RT @joao_gante 🤗 transformers 的新版本已经发布 🛬 v4.44 成为了一个面向 LLM 用户的性能优化升级:更快的编译模型、更低的 GPU 内存需求,甚至支持移动设备! 让我们深入了解 🤿(资源在评论中) 1️⃣ `torch.compile()` 更新 我们一直在努力扩展和改进我们的编译支持!最近...
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其中,device=torch.device("cpu")代表的使用cpu,而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。 当我们指定了设备之后,就需要将模型加载到相应设备中,此时需要使用model=model.to(device),将模型加载到相应的设备中。 将由GPU保存的模型加载到CPU上。
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torch 区分gpu和cpu版本吗 torch的cuda版本对应,前提:最好自己重新创建一个环境,要不然很容易把以前的环境整废1.看自己电脑的cuda版本:cmdnvidia-smi注:NVIDIA-SMI:512.59,DriverVersion:512.59,表明当前驱动版本是512.59CUDAVersion:11.6,表明当前驱动可以安装的cuda
Windows10 + Anaconda + python3.8.10+GPU:RTX2060 ,已安装好显卡驱动 本文安装的Torch和CUDA版本: Cuda11.1.1+cuDNN8.05+torch1.8.1+torchvision0.10.0 建议: 先了解显卡的cuda版本和cudatoolkit的区别;文中的第一项 1 显卡驱动带的Cuda和自己装的Cuda有什么区别?
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