2.安装cuda(cudatoolkit) 注意:pytorch与cuda,cuda与cudnn之间的版本都有明确的对应关系,不能随便安装。在conda环境中,可以直接用conda装cuda和cudnn,缺点是conda源中没有全部版本的cuda和cudnn,并且下载速度会比较慢,可以考虑换源。 conda search cudatoolkit # 查看conda仓库可以用来安装的cudatoolkit的所有版本都有...
vscode cuda编程环境配置 我使用的是RemoteSSH连接远程服务器 需要确保vscode c/c++ 插件安装正确 包括客户端插件和服务器插件,之前安装过c/c++插件,然后后面又删除过服务器上的vscode server,没注意到服务器上的c/c++插件没有安装,导致后面编辑.cu文件时出现各种问题(不提示代码补全) 创建c++配置文件 先创建一个.c...
1.安装tensorflow-gpu及对应的cuda 激活虚拟环境2,找到想要安装的tensorflow-gpu版本,我这里以tensorflow-gpu1.12为例,输入如下代码: conda install tensorflow-gpu=1.12 cudatoolkit 1. 它会自动帮你匹配对应tensorflow-gpu1.12的cuda、cudnn版本,并一同下载安装,结果如下: 但是,一定要注意!! 有些版本的tensorflow-gpu...
1. vscode-cudacpp 代码⾼亮 2. Nsight Visual Studio Code Edition debug 配置⽂件 c_cpp_properties.json { "configurations": [{ "name": "Linux","includePath": ["${workspaceFolder}/**","/usr/local/cuda-10.2/include"],"defines": [],"compilerPath": "/usr/bin/clang","cStandard": ...
vscode配置 打开vscode插件商店搜索cuda,找到有两个插件 一定一定不要下载第一个,当然下载了也没事,像我一样disable就好了,它会覆盖NVIDIA官方插件的intellisense,也不支持<<<>>>核函数语法,enable之后会影响微软官方的c++插件,甚至vscode本身的逻辑(写cpp文件debug按钮居然消失了),可以说是很坑的一个插件 ...
1. 安装CUDA10.2 2. 安装CUDNN 3. 安装pytorch 4.vscode环境 pytorch+vscode环境搭建 这里我也是看着网络上的教程来的,我看的教程是这个连接点我 我是windows系统,显卡配置是图中这样(设备管理器-显示适配器) pytorch的环境搭建主要分为三部分 安装cuda、cudnn、pytorch ...
step3:安装 cuda 到nvidia 官网,下载 cuda 11.2 toolkit:选择好后,页面上就会显示下载该版本的指令:在terminal 中输入该指令,执行成功后就会在 /usr/local 中生成 cuda-11.2 啦:安装过程中会让你选择要安装的东西:如果之前已经安装过 gpu driver 就不要选择 Driver 项,否则会安装失败。配置cuda 环境变量,进入 ~...
例如,cuDNN解压后的cuda-->bin目录下的cudnn64_5.dll文件,需要复制到cuda的安装目录下cuda-->bin目录下,另外三个文件同理。 1,3 验证 这里我们查看一下环境变量:右键点击我的电脑(此电脑)-->属性-->高级系统设置-->环境变量,查看下path,最上面这两条是刚刚安装出来的。
硬件选择根据你的显卡选择安装CUDA，例如，CPU版本安装：`conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch`。VSCode环境配置在VSCode中，选择已安装的Anaconda中的pytorch环境。测试GPU版本，确保PyTorch在VSCode中运行正常，且能利用GPU加速。在Python Console窗口中，导入PyTorch并检查`torch....
在Ubuntu 18.04下使用VSCODE配置OpenCV4.5运行YOLO4模型的实践过程如下：安装OpenCV并配置DNN模块：环境准备：确保系统支持Python，并安装必要的依赖。OpenCV安装：推荐使用Ubuntu系统环境直接安装OpenCV，以避免兼容性问题。若需自定义安装路径，注意编译器的版本匹配。CUDA加速配置：若希望利用GPU加速，需安装...