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 ...
要安装与CUDA版本兼容的PyTorch,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 确认CUDA版本 首先,您需要确认您系统中的CUDA版本。可以通过在命令行界面(终端)中输入以下命令来查看: bash nvidia-smi 该命令将显示有关NVIDIA GPU和驱动程序的信息,包括CUDA版本。 2. 访问PyTorch官方网站获取安装命令 接下来,访问PyTorch官方网站,...
显卡的 CUDA 版本:这是指通过显卡驱动安装的 CUDA 版本。可以通过nvidia-smi命令查看系统中当前安装的 CUDA 版本。 CUDA 版本兼容性: 较新的 CUDA 版本通常向后兼容旧 GPU 但新GPU(如 Ampere 架构)需要较新的 CUDA 版本才能充分发挥性能 cudatoolkit其与系统CUDA版本的关系: cudatoolkit可以与系统级CUDA共存 通常...
开始检查是否安装成功: importtorch torch.cuda.is_available()#查看GPU是否可用importtorchvision#机器视觉库
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...
第一步:安装cuda 1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,输入nvidia-smi如下图所示,本机cuda版本为11.5,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本就好。 2.检查完cuda之后,进入下载地址该网站选者相应的cudatoolkit版本下载(tensorflow-gpu用到cudatoolkit,没必要把整个cuda都下载下来),如图所示,本机选择下载的版本为11.2,这...
然后安装pytorch。进入官网,往下滑点击previous versions 然后往下翻找到适合的版本:CUDA11.1 这里使用--default-timeout=1000解决网速过慢导致超时下载失败的可能 pip --default-timeout=1000 install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111...
首先,在安装之前需要查看显卡所能支持的最高CUDA版本,打开【NVIDIA控制面板】,选择左下角的【系统信息】选项,并点击【组件】按钮进入到如下界面: 从图中我们可看出,GTX 1660 Ti 的显卡支持CUDA 10.2版本的。因此,我们基于10.2版本进行安装! 二. Tensorflow安装过程: ...
同时,确保CUDA、Torch和Torchvision的版本兼容,避免出现版本冲突问题。 二、CUDA安装指南 前往NVIDIA官网下载对应版本的CUDA安装包,确保选择与您的操作系统和显卡兼容的版本。 双击安装包,按照提示完成CUDA的安装。安装过程中可能需要您接受协议、选择安装位置等。 安装完成后,验证CUDA是否成功安装。在命令行中输入nvcc -V...