如果你选用了自定义路径,上述这些默认路径都应该相应替换为你的自定义路径,如下为我的环境变量和PATH的配置情况: 配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的...\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe...
输入命令: set cuda, 查看变量环境设置情况 命令查看切换目录至 安装目录\NIVIDA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\demo_suite\ 输入命令: deviceQuery.exe ; 返回result =Pass. 否则需要重新安装 输入命令: bandwithTest.exe; 返回result = Pass. 否则需要重新安装 7 安装CUDNN (可跳过, 配置pytorch) 解...
选择与安装的 cuda 版本对应的 cudnn(此处我安装的 cuda 是10.2 所以我选择对应的 cudnn 7.6.5)。 下载下来是个压缩包,解压完如下图所示,名字叫cuda,里面有三个文件夹。 打开之后,里面有三个文件夹,将它们分别复制到安装 cuda 的文件夹里对应的文件夹名下即可。 即:将 cudnn 里的三个文件里的文件复制到...
下载之后,解压缩,将CUDNN压缩包里面的bin、clude、lib文件直接复制到CUDA的安装目录下,直接覆盖安装即可。 3.pytorch-gpu的安装 直接来到Pytorch的官网,此处,因为根据自己的配置进行选择,我试过用conda安装,但是conda安装老是不成功,也替换过清华镜像源,但速度实在是龟速,半天没动静。虽然pip下载也蛮慢,但至少可以安...
正式开始配置cuda环境 先确认一下wsl是否能识别显卡,使用lspci命令,如果识别不了需要在物理机上安装显卡对应型号的驱动,可以参考一下我列出的一些参考的大佬文章 Wsl可以识别到显卡了,然后安装cuda toolkit 命令:sudo apt installnvidia-cuda-toolkit 安装之后测试一下是否成功 ...
步骤三:配置CUDA环境 在WSL2中直接安装和配置NVIDIA CUDA可能比较复杂,因为WSL2不直接支持GPU硬件访问。但你可以通过NVIDIA的CUDA Toolkit for Windows Subsystem for Linux (WSL) Preview来尝试。注意,这一功能可能需要较新的Windows和NVIDIA驱动支持。安装NVIDIA驱动:确保你的Windows系统上安装了最新版的NVIDIA驱动程序,...
在Windows 10环境下安装和配置CUDA编程环境的步骤如下：首先，确保你的显卡型号。右键点击桌面，选择NVIDIA控制面板，进入后点击系统信息查看。然后，访问CUDA Toolkit的官方下载地址（链接见官网），下载适用于你系统的版本。对于CUDNN（CUDA加速库），它可选安装，仅用于特定应用如PyTorch。安装时，建议自...
CUDA安装 1、查看本机的CUDA驱动适配版本 桌面右键打开英伟达控制面板,点击帮助->系统信息->组件 所以就必须安装 11.0 及以下的版本。 2、下载CUDA CUDA下载页面:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 选择相应的环境,建议选择本地安装,文件有点大,建议用迅雷进行下载 ...
CUDA安装 1.更新nvidia驱动 英伟达驱动官网 选择自己电脑显卡的型号（注意：笔记本的话选择型号后面带...