运行conda search cudatoolkit 同样运行conda search cudnn 看到用conda install可以安装的各种cudatoolkit和cudnn版本以及匹配关系,确认好自己需要的版本。我用的3080显卡,选择了cudatoolkit=11.3.1和cudnn=8.2.1 (3)装cudatoolkit 输入conda install cudatoolkit=11.3.1,敲y (4)装cudnn 输入conda install cudnn=8...
1.win+r打开cmd输入 nvidia-smi 查询自己电脑支持的cuda! 在这里插入图片描述 笔者笔记本支持就是12.4(安装是只能向下兼容)笔者这里选择的是cuda11.6 cuda安装地址 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer(建议不要使用校园网访问或许会出现问题) cudnn安装地址 cuDNN 9.2.0 Downloads | NVIDIA Developer(会让你...
3.cuda,torch这些环境基本都在c盘空间里,我在安装环境的时候经常会遇到安装一半然后显示没空间了,然后就安装结束。读者可以把网址里需要的东西都提前复制好,然后把浏览器关了;pycharm如果暂时不用,也可以关了,这样你会发现c盘会多几个G,增加了安装torch成功的机率。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\libnvvp 3.5检验安装是否成功 配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然...
搭建一个能进行yolov8模型训练的环境,包括CUDA 11.x、cuDNN 8.x、Ubuntu 18.04、Python 3.8、Cython、NumPy、PyTorch、YOLOv8、Ultralytics等依赖(其实ultralytics包会包含 YOLOv8 及其相关工具)。在 Docker 容器中,不需要创建虚拟环境,每个容器本身就像是一个隔离的环境,所以可以直接在 Dockerfile 中安装所需的依...
在选择组件的时候,将CUDA中的Nsight VSE和Visual Studio Integration取消勾选,后选择下一步,即可安装成功。 5.查看安装成功与否。 6.安装cudnn。 选择自己的合适版本。 下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 7.解压 cudnn压缩包解压如图所示 ...
为了解决这个问题,我们可以利用TensorRT和CUDA对YOLOv8进行加速部署。 二、准备工作 在进行YOLOv8的TensorRT CUDA加速部署之前,我们需要确保以下几点: 操作系统:Windows 10系统,64位版本。 硬件配置:支持CUDA的NVIDIA显卡,并安装对应版本的CUDA驱动程序。 软件环境:安装TensorRT、CUDA和cuDNN等必要软件库。 三、环境搭建...
Github地址:https://github.com/NVIDIA/TensorRT 1.3 Yolov8两种部署方式比较: Tensorrt 优点:在GPU上推理速度是最快的;缺点:不同显卡cuda版本可能存在不适用情况; ONNX Runtime优点:通用性好,速度较快,适合各个平台复制; 2.Yolov8 seg ONNX Runtime部署 ...
选择:CUDA Toolkit 11.2.0 (December 2020) 选择:[Windows] -> [x86_64] -> [10] -> [exe(local)] -> [Download(2.9GB)] 双击安装,重启在cmd窗口输入如下指令: nvcc -V CMD窗口打印如下信息表示cuda11.2安装正常 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver ...
device:模型运行的设备,可以是cuda设备(cuda device=0/1/2/3)或CPU(device=cpu)。 show:是否显示检测结果。如果设置为True,则会在屏幕上显示检测到的对象。默认值为False。 save:是否保存带有检测结果的图像。如果设置为True,则会将检测结果保存为图像文件。默认值为False。