查看gpu、cuda、cudnn信息 import torch torch.__version__ '1.4.0' 也就是说colab上自带的pytorch...
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...
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 ...
因为用不惯windows的python环境,最近就想在WSL2里装一个ubuntu来部署GPU环境,结果pytorch死活用不上gpu,重装了N次之后,发现主要矛盾在各个组件的版本问题上。总结出这个无痛安装的版本。 一、在win10环境安装cuda驱动 按照nvidia官方的说明,在Official Drivers | NVIDIA中下载并安装cuda驱动,注意,整个过程只需要安装这...
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。
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...
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...
在包含PyTorch代码的目录中执行以下命令,构建Docker镜像: docker build -t my-pytorch:1.9.0-cuda11.0 . # 替换为你的镜像名和标签 三、Docker镜像构建接下来,我们将使用WSL2来构建Docker镜像。这是因为WSL2提供了对Windows虚拟机的高性能支持,可以更好地利用GPU资源。 打开WSL2终端; 切换到包含Dockerfile的目录;...
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...