如果想使用 gpu 运行程序,还需要确认安装的每个包版本是否匹配,比如我的机器上安装的 tensorflow 是 2.9.0 版的,那就需要看看 tensorflow 2.9.0 对应能够安装的 cuda, cudnn 的版本是什么,可以到这个链接里查看:https://www.tensorflow.org/install/source#gpu。 tensorflow 2.9.0 对应需要安装的 cuda 11.2 和 ...
然后在cmd中输入 conda ，如图就是有conda环境。四、关于pytorch和cuda安装 打开下边的网址：https://pytorch.org/ 选取稳定版，此时对应的cuda可以是11.8或者12.1，我们选11.8，如果你的电脑没有独显，就选择CPU 打开Anaconda Powershell Prompt，输入上图中蓝框内的代码，回车。此时将自动安装cuda和pytorch相关环...
pytorch的环境搭建主要分为三部分 安装cuda、cudnn、pytorch 1. 安装CUDA10.2 首先进入Pytoch安装官网。然后出现下图所示的配置界面,这里主要是生成command语句,之后直接pip就行了 进入cuda安装官网,进去好像是这里还是后面我忘记了…反正有个地方要注册会员一大堆巴拉巴拉的东西,跟着他的要求走注册就行啦,注册完成后的...
在test_cuda_hello.py文件中,我们将通过动态链接库导入hello_cuda这个包,并调用其中的launch_cuda_hello函数: importsysimportos# 将 build 目录添加到 Python 路径sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__),'../build')))importcuda_hellocuda_hello.hello() 注意我们编译出...
在VSCode中编译CUDA代码有以下几个步骤: 1. 安装CUDA Toolkit:首先需要在你的计算机上安装NVIDIA CUDA Toolkit。访问NVIDIA官方网站(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载适合你操作系统的CUDA Toolkit,并按照提示进行安装。 2. 安装VSCode插件:在VSCode扩展商店中搜索并安装”CUDA”插件。这个插件提供了一...
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)...
vscode调试指定在两个显卡CUDA_VISIBLE_DEVICES,VisualStudioCode常用快捷键1.设置代码颜色主题2.快捷键设置3.常用快捷键4.导航快捷键5.多行光标快捷键6.显示快捷键7.调试快捷键8.集成终端快捷键9.cmd命令大全1.设置代码颜色主题ctrl+shift+p输入theme,选择colortheme(颜色
下载python插件 5. 检验是否有python环境 首先创建一个文件夹 将文件python直接移到vscode软件中去 在python文件夹中创建一个test.py文件 4.运行python代码 运行结果如下 6.下载Pytorch第三方模块 Pytorch官网:https://pytorch.ac.cn/get-started/locally/ CUDA官网:https://developer.nvidia.com/cuda-downlo...
inputs=tokenizer(query.text,return_tensors="pt").to("cuda") outputs=model.generate(**inputs,max_length=query.max_length) return{"result":tokenizer.decode(outputs[0])} 启动服务: uvicorn server:app--host0.0.0.0--port8000 四、VSCode插件开发 ...