安装cuda时,第一次会让设置临时解压目录,第二次会让设置安装目录。 可以事先新建两个文件夹,如CUDA_TEMP和CUDA11_1,CUDA_TEMP用来存放临时解压文件,CUDA11_1用来存放安装后的文件。CUDA_TEMP文件夹在cuda安装结束后会被自动删除,因此CUDA11_1文件夹千万不要放在CUDA_TEMP文件夹下。 设置临时解压目录如下图所示 ...
在安装与CUDA版本兼容的torchvision时,可以按照以下步骤进行: 1. 确认CUDA版本和torchvision的兼容性 在安装之前,你需要确认你的CUDA版本与torchvision的兼容性。torchvision通常与PyTorch的版本紧密相关,而PyTorch的版本又决定了其支持的CUDA版本。你可以通过访问PyTorch的官方网站或使用以下命令来查找与你的CUDA版本兼容的PyTo...
1.在线下载: 在pytorch官网选择相应的历史版本,使用conda或者pip安装,使用官网的镜像下载很慢,建议使用其他的镜像源,这里我使用的是阿里的镜像速度还不错。 pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 2.离线下载 在torch网站中选择cud...
2. 安装torch和torchvision conda installpytorch-gpuconda install torchvision-gpu
安装指定cuda版本的torch和torchvision 建议去下面链接下载后本地安装: https://download.pytorch.org/whl/torch/https://download.pytorch.org/whl/torchvision 查看torch和torchvision的版本匹配信息: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
安装CUDA Toolkit:安装PyTorch的GPU版本需要CUDA Toolkit的支持。CUDA Toolkit包含了CUDA驱动程序和开发工具,可以在NVIDIA官网上下载并安装。 创建conda环境:为了避免Python版本冲突,建议使用conda创建一个独立的环境。在终端中执行以下命令: conda create -n pytorch_gpu python=3.8 conda activate pytorch_gpu 二、安装步...
一、查询可支持的最高cuda版本 在安装显卡驱动的前提下(显卡驱动安装方法),输入: nvidia-smi 1. 可以看到该电脑可以支持的cuda版本最高是11.4,驱动是向下兼容的,所以cuda版本小于等于11.4的都可以安装上。 (如果想安装的cuda版本不在可支持的cuda版本内,则可以考虑升级电脑的内核,从而实现对cuda高版...
3.cuda toolkit安装 cuda安装网址:CUDA Toolkit 12.3 Downloads | NVIDIA Developer 1.首先使用Windows搜索栏找到英伟达控制面板(NVIDIA Control Panel)并打开 2.依次点击“系统信息”---“组件”查看cuda版本 3.进入下载网页 4.找到存有所有版本的cuda档案馆 ...
win+r.输入cmd打开终端输入:nvcc -V可以查看自己的cuda版本。 2、CUDNN cuda10.2安装好,接下来是cudnn 下载cudnn,链接:NVIDIA Developer 找到对应版本下载。 下载解压后得到一个cuda文件夹,这个文件夹里面有3个文件夹 把里面的文件复制粘贴到cuda安装目录的对应文件夹下 ...