https://pytorch.org/get-started/locally/ 选择对应的版本以及安装方式 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia 安装vscode 并测试 下载vscode https://code.visualstudio.com/ 安装完毕,增加组件 wsl 点击出现: 然后安装 python 组件 这些组件默认会安装到wsl 中 编...
在Ubuntu命令行输入nvcc -V,若出现版本号即代表CUDA安装配置成功。 2. 安装cuDNN cuda(Compute Unified Device Architecture)是 NVIDIA 提供的通用 GPU 计算平台;cuDNN 是基于 CUDA 构建的专门用于深度学习的库,依赖 CUDA 执行 GPU 加速计算。如果你要运行 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架,通常需要安装 cuDNN,否...
pytorch建议安装在miniconda的虚拟环境里,即先激活对应的虚拟环境再进行下面的安装操作。 点击链接进入下载界面:pytorch下载地址 点击对应选项,下方会生成对应的下载命令语句,将命令语句输入到命令行界面即可。 Compute Platform根据CUDA的安装版本来进行选择,CUDA版本高于11.8选择CUDA 12.1,反之选择CUDA 11.8。 4.2验证pytorch...
然后,我们可以使用以下命令来安装PyTorch:conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch需要注意的是,在命令结尾的“-c pytorch”需要去掉,否则该命令默认还是走PyTorch的源,依旧无法使用国内源的速度。接下来,我们需要安装CUDA。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和API模型,使得开发者可以使用NVIDIA GPU进行通用计...
为何在WSL中使用Pytorch:windows环境中anaconda安装cudatoolkits,无CUDA_HOME环境变量。 操作系统 版本需求:Windows 11 or Windows 10 version 21H2 WSL 内核要求:5.10.43.3 or higher 查看内核版本: wsl cat /proc/version 升级 wsl --update GPU驱动 版本要求:从下面链接下载最新版本 https://www.nvidia.com/Down...
2. windows环境安装 2.1 电脑配置 台式机:操作系统win10(版本号 22H2),内存:32G,显卡:GeForce RTX3060,12G。 通过驱动精灵安装了驱动,然后通过Nvidia的工具查看系统信息如下: 显示驱动为CUDA 12.1。 2.2 安装PyTorch 本文前提已经通过 conda 安装好了python虚拟环境,我安装的版本为 Python 3.9.16。
通过Microsoft Store安装Ubuntu 20.04。确保WSL2已启用，并将WSL kernel升级至5.10.43.3或更高版本，以支持NVIDIA功能。安装CUDA Toolkit 12.2：注意：尽管目标是安装CUDA 12.2，但考虑到与PyTorch的兼容性，建议选择CUDA 11.8。根据CUDA 11.8的Release Notes选择合适的安装包，并确保是针对WSL的版本...
docker build -t my-pytorch:1.9.0-cuda11.0 . # 替换为你的镜像名和标签 四、WSL2虚拟机配置为了将PyTorch-CUDA服务部署至Kubernetes集群,我们需要配置WSL2虚拟机。这将允许我们在本地开发环境中模拟Kubernetes环境。 打开WSL2终端; 运行以下命令安装kubectl: wsl apt update && wsl apt install -y kubectl 配置...
一、安装 miniconda3 二、配置 conda 镜像源 三、安装 pytorch-gpu CUDA on WSL 安装 一、CUDA Toolkit 安装 二、cuDNN 配置 桌面环境配置(可选) 一些可能出现的问题(持续补充...) 参考 一点记录 ! 实验室配的联想 GeekPro 2022 台式机虽然配备有 Nvidia RTX 3060 显卡,但在 win11 下实测非常难用,我用来...