PyTorch 是Facebook 开发的深度学习框架,对 GPU 的支持不错,目前很流行。本文记录了如何在 WSL 中安装 CUDA 和 PyTorch。 安装 首先要安装好正确的 GPU 驱动,在 Windows 下安装即可。可以在英伟达官网找到驱动。 Download the latest official NVIDIA driverswww.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 选...
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是否安装成功 在命令行界面输入python进入到python编辑,输入import torch以验证pytorch是否安装成功,如果没有报错即代表安装成功。 5.cuDNN(CUDA Deep Neural Network library) The NVIDIA CUDA® Deep Neur...
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 ...
根据驱动情况、pytorch、Tensorflow情况选择合适的wsl——cuda版本。需要更改如下适应“12-1为11-8” wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pinsudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.do...
在PyTorch中,我们可以使用几种方法来检查当前模型和张量是否在GPU上。以下是一些常用的方法: 检查CUDA是否可用- 使用torch.cuda.is_available()方法来判断系统是否可以访问CUDA。 获取当前设备- 使用torch.cuda.current_device()和torch.cuda.get_device_name()来获取当前使用的GPU的信息。
cd /usr/local/cuda/samples/4_Finance/BlackScholes sudo make 耐心等待编译… 完事后再输入: ./BlackScholes 出现Test passed说明安装成功里,喜大普奔安装Pytorch GPU: 1:安装Miniconda: 地址:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 我下载py3.8的,在子系统到火狐下载,下载到/home/superowner/Downloa...
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进行通用计算。在安装CUDA时,我们需要选择与我们的GPU和操作系统相匹配的版本。一旦安装完成,我们就可以使用PyTorch进行深度学习开发了。在实际使用中,我们需要注意以下几点: 在运行PyTorch时,我们需要确保CUDA已经正确安装并配置好。否则,PyTorch将无法...
最后,安装CUDA toolkit,注意Nvidia贴心地为我们准备了使用WSL版本的toolkit,不要安装正常的toolkit工具,否则会因为安装了多个驱动而造成异常。另外,建议选择runfile版本的安装文件,会少踩很多坑。 更新完环境变量后,安装就算完成了。 安装pytorch与测试 这一步之后,尝试运行与,应该都可以得到正常的输出。接下来,新建一个...
5.4. 检测 pytorch cuda 支持 在WSL 中执行 python3 -c"import torch;print(torch.cuda.is_available());" 这里我还没有换 vscode 的终端字体,所以乱码了,忽略即可 5.4.1 检测 pytorch GPU 负载支持 对于pytorch,这里使用https://www.kaggle.com/code/lyhue1991/pytorch-gpu-examples,作为测试demo ...
首先,我们需要将PyTorch-CUDA服务打包成Docker镜像。这里以PyTorch 1.9.0和CUDA 11.0为例,你可以根据实际情况调整版本。 创建一个新的目录,并在其中创建一个名为Dockerfile的文件; 在Dockerfile中添加以下内容: FROM pytorch/pytorch:1.9.0-cuda11.0-py3 WORKDIR /workspace COPY . /workspace 在包含PyTorch代码的...