配置系统环境变量,选择path: 添加环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64添加环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin添加环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib添加环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Co...
图16 CUDA Toolkit 安装-选择安装位置 安装成功。 图17 CUDA Toolkit 安装-安装完成 检查 在⌈命令提示符⌋ 执行nvcc-V,若显示版本,则说明安装成功,若无显示,先检查是否配置环境变量。 配置 在⌈系统变量⌋ 下的Path变量中检查是否存在 CUDA 安装目录下的bin和libnvvp,不存在则需进行添加,如图 18...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\libnvvp 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 1 2 3 4 5 6 7 验证安装是否成功 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...
输入命令: set cuda, 查看变量环境设置情况 命令查看切换目录至 安装目录\NIVIDA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\demo_suite\ 输入命令: deviceQuery.exe ; 返回result =Pass. 否则需要重新安装 输入命令: bandwithTest.exe; 返回result = Pass. 否则需要重新安装 7 安装CUDNN (可跳过, 配置pytorch) 解...
安装CUDA Toolkit:确保安装最新版本的 CUDA Toolkit,以便充分利用 4090 显卡的新特性。 配置环境变量:将CUDA Toolkit 的路径添加到系统的环境变量中,例如在 .bashrc 或 .bash_profile 文件中添加 export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 和 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH。
步骤3:安装CUDA Toolkit 从NVIDIA官方网站下载并安装与您的GPU兼容的CUDA Toolkit(版本12.1)。 步骤4:配置环境变量 将CUDA Toolkit的安装路径添加到系统环境变量中,以便PyTorch能够正确找到CUDA。 步骤5:创建虚拟环境 使用Anaconda创建一个新的虚拟环境(如pytorch310),并激活它。
1、安装CUDA 敲击键盘Windows+R键打开运行,输入CMD回车,启动命令提示符界面 输入:nvidia-smi,回车, 查看自己电脑上显示的是什么版本就下载什么版本就可以 cuda toolkit下载列表链接 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 想下载哪个版本就点击哪个 ...
查阅文档，确认需要安装的是cuda-toolkit-12-2，而非cuda。接着，配置环境变量，包括PATH和CUDADIR，确保CUDA相关命令和库的可访问性。最后，在`/etc/profile.d/`和`/etc/ld.so.conf.d/`目录下创建`cuda.sh`和`cuda.conf`文件，并保存设置。重启系统后，CUDA Toolkit已成功安装，并配置了必要的...
下载与配置 1)检查自己电脑适合的CUDA版本,打开NVIDIA控制面板,系统信息-组件里查看CUDA支持的最高版本,版本不是越高越好的,你实际工作中还要考虑各个平台以及电脑硬件间的匹配,所以按需求来选择。我选了11.0。 2)CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Develope,找到对应版本CUDA ,配置完成后下载安装文件。