下面是心路历程安装和配置CUDA是跑深度学习程序前必要的一步,通常有两种安装方式… JunMa Nvidia GPU Ubuntu22.04下cuda12.2+cudnn8.9.6+pytorch2.1.2的conda安装全过程 注意:如果你要使用docker可以参考如下网址 孙国栋:Nvidia GPU Ubuntu22.04下cuda11.7+cudnn8.5+pytorch
Wind10安装anaonda+cuda10.1+cudnn+pytorch+tensorflow-gpu win10+GTX1050Ti+anaconda3+tensorflow1.14.0+cuda10.0+cudnn7.6.1.34(带GPU使用检测) 一、安装前的准备 (1)查看自己N卡支持的CUDA版本,打开NVIDIA控制面板,选择系统信息 查看系统信息 CUDA10.1 NVIDIA控制面板下 系统信息 显示:CUDA10.1。这里CUDA10.1是支持...
cuDNN 必须与 CUDA 版本对应(例如 CUDA 11.8 对应 cuDNN 8.7.x)。 深度学习框架(如PyTorch/TensorFlow)可能仅支持特定 CUDA 版本(如 TensorFlow 2.15 仅支持CUDA 12.0)。 操作: 访问框架官网查看支持的CUDA版本(如TensorFlow版本表)。 通过NVIDIA文档确认CUDA与cuDNN的兼容性。 CUDA 安装路径不要包含中文或空格 原...
下载cudnn后直接将其解开压缩包,然后需要将解压后的bin,include,lib文件夹复制粘贴到cuda安装时的默认路径文件夹下(比如我的是在:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 ) 注意是把整个文件夹复制(bin,include,lib) 使用以下命令测试安装是否成功: nvcc-V 4、安装Pytorch pytorch镜像下载链接:...
PyTorch 这里我们可以看到本机,支持最高是 12.1 。 而我们上面查看到的本地实际上可以支持到 12.4,但是 pytorch 只支持到 12.1,所以我们 CUDA 只安装到 12.1 的版本就够了。 卸载旧版 然后我们继续卸载就版本的 CUDA 控制面板或设置-应用中卸载含 CUDA 字样的程序 ...
本小节来验证Pytorch是否安装成功并且能够成功调用cudnn。首先在命令行中输入python进入python环境,然后输入命令: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchprint(torch.__version__) 效果如下图所示说明pytorch已经安装成功: 接下来再验证pytorch调用cuda是否正确。输入命令: ...
PyTorch 这里我们可以看到本机,支持最高是 12.1 。 而我们上面查看到的本地实际上可以支持到 12.4,但是 pytorch 只支持到 12.1,所以我们 CUDA 只安装到 12.1 的版本就够了。 卸载旧版 然后我们继续卸载就版本的 CUDA 控制面板或设置-应用中卸载含 CUDA 字样的程序 ...
PyTorch https://pytorch.org/ 这里我们可以看到本机,支持最高是 12.1 。 而我们上面查看到的本地实际上可以支持到 12.4,但是 pytorch 只支持到 12.1,所以我们 CUDA 只安装到 12.1 的版本就够了。 卸载旧版 然后我们继续卸载就版本的 CUDA 控制面板或设置-应用中卸载含 CUDA 字样的程序 ...
由于cuDNN通常是以文件形式复制到CUDA安装目录下的，因此卸载CUDA时，cuDNN也会被一并删除。如果只想卸载cuDNN而保留CUDA，则需要手动删除复制到CUDA目录下的cuDNN文件。卸载PyTorch：可以通过Python的包管理工具pip或conda来卸载PyTorch。使用pip卸载的命令为pip uninstall torch torchvision torchaudio。使用...
win10 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF设置环境变量 windows配置cuda环境变量,目录1、下载并安装CUDA2、安装cudnn3、环境变量配置4、CUDA的卸载1、下载并安装CUDA 查看自己电脑支持的cuda版本,或者选择自己需要的cuda版本安装。(本教程以cuda10.2