编写测试代码,看当前是否安装成功pytorch. Ctrl+Shift+P,打开vs的命令面板,创建jupyter 测试 输入如下代码,保存点运行 importtorch print('',torch.cuda.is_available()) #check if GPU is availableif iftorch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") #set device, we need this later to pu ...
wsl --install wsl --install -d Ubuntu 3.安装anaconda3 官网下载安装包,sudo sh <安装包.sh> <install_path>/anaconda3/bin/conda init 4.安装pytorch 直接安装cuda版本pytorch即可(避坑:不要安装nvidia提供的wsl版本的cudatoolkit,之前被坑的差点把电脑砸了) conda install pytorch torchvision torchaudio pyto...
pip installtorch==1.7.1+cu110torchvision==0.8.2+cu110torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 根据对应的CUdA版本安装对应的pytorch 官网:https://pytorch.org/下载pytorch pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -fhttps...
CUDA TOOLKIT › Simplifying Deep Learning NVIDIA provides access to a number of deep learning frameworks and SDKs, including support for TensorFlow, PyTorch, MXNet, and more. Additionally, you can even run pre-built framework containers with Docker and the NVIDIA Container Toolkit in WSL. Fra...
从深度学习用户的角度来说,我并不推荐无脑安装最新的 CUDA 版本,除非自己清楚影响范围是什么。一般来说,使用深度学习环境如pytorch和tensorflow官网中推荐安装的版本能获得最少 bug 的体验。因此,在CUDA 官网下面选择 Archive of Previous CUDA Releases 可以获取历史版本的安装指令。
然后刷新一下shell配置文件 source ~/.zshrc或~/.bashrc 查看一下cuda版本, 显示正确版本即可 nvcc --version 安装Pytorch要干的事儿进入Pytorch官网下载pytorch, 记得要选linux版本, 使用正确版本cuda(建议新建个conda虚拟环境操作), 使用官方给的命令安装即可验证...
sudo apt install python3-pip sudo pip3 install --upgrade pip #pip3更新 1. 2. pytorch环境安装 pytorch官网主要涉及的驱动和cuda Toolkit是跟着pytorch一键安装的(也就是说cuda和cudnn都不需要单独安装)。 除了利用pip3安装,可以利用浏览器在https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html中将....
在WSL 2中配置Cuda以及gpu版本的pytorch(2022最新版) WSL2出来有一段时间了,还记得刚推出时还有很多bug,所以当时玩了两天就直接搁置了。经过一年多的更新,现在wsl2已经是很稳定的开发工具了。鉴于实验室的服务器常年不更新glibc版本,很多新版本的包安装都会有异常的bug,而网上的付费服务器用来跑长时间测试有点小贵...
：bash conda activate pytorch 最后，使用conda安装Pytorch和cuDNN（如果需要GPU加速）：bash conda install pytorch torchvision cudatoolkit= -c pytorch conda install cudnn 至此，你就成功在WSL2中配置好了CUDA和Pytorch，可以开始愉快地使用Pytorch进行GPU加速的开发了。
在WSL 2中配置Cuda以及gpu版本的pytorch(2022最新版) WSL2出来有一段时间了,还记得刚推出时还有很多bug,所以当时玩了两天就直接搁置了。经过一年多的更新,现在wsl2已经是很稳定的开发工具了。鉴于实验室的服务器常年不更新glibc版本,很多新版本的包安装都会有异常的bug,而网上的付费服务器用来跑长时间测试有点小贵...