查看gpu、cuda、cudnn信息 import torch torch.__version__ '1.4.0' 也就是说colab上自带的pytorch版本是最新的1.4.0版本 torch.version.cuda '10.1' torch.backends.cudnn.version() cuda是计算平台，cudnn是GPU加速库，cuda和cudnn的版本要对应。 torch.cuda.get_device_name(0) 'Tesla T4' 目前使用的显卡是Tes
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 ...
在此之前,首先给c盘预留几十G的空间,至少也得20来G吧,不然空间不足连pytorch都下不来(笔者的电脑就是因为这个换的,c盘只有十个G,torch没装完就被塞满了),然后gpu得是英伟达的(提供cuda支持),这里笔者的是8G显存的笔记本4070,系统是win11的(win10应该也可以)。 本文目前是初稿,笔者有时间会再去校正,疏漏错误在...
以下是一个示例代码,演示了如何在PyTorch中检查是否使用了GPU。 importtorch# 检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA is available. We will use the GPU.")else:print("CUDA is not available. We will use the CPU.")# 获取当前设备current_device=torch.cuda.current_device()print(f"...
在开始之前,我们需要明确一点:在Windows环境下使用WSL2、CUDA、Conda和PyTorch进行深度学习开发,确实存在一些困难和挑战。但是,通过本文的记录和分享,我们希望能够帮助读者更好地理解和解决这些问题。首先,我们需要下载并安装Windows 11操作系统,以确保我们的基础环境是稳定和可靠的。然后,我们需要安装WSL2(Windows Subsystem...
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} Pytorch LTS对应CUDA版本为11.1 如果用稳定版,当前1.11.0,CUDA对应版本为11.3,下载链接如下。 https://developer.download.nvidia.com/comput...
WSL2 装CUDA+PyTorch 建议看这篇新的文章https://www.bilibili.com/read/cv14946604 首先确保系统windows预览体验计划开启(或者更新了win11) 这个地方要确保OsBuild是在 21390以上版本,否则 cuda没办法在wsl上运行 默认wsl2已经装好了,并且完成了换源操作
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...
在WSL2中配置CUDA与Pytorch的步骤如下：安装CUDA：确保已安装最新版本的WSL2。访问CUDA Toolkit的官方网站，下载并安装指定版本的CUDA工具包。安装过程中，按照官方文档的指引操作，确保所有依赖项都已正确安装。配置CUDA路径：安装完成后，将CUDA的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。在终端中输入echo $PATH...
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...