如果你是使用cpu的pytorch,那么直接在命令行窗口conda install pytorch就可以了。 第0步(可不做):创建新环境 anaconda的默认环境是base。如果以前装失败过pytorch和cuda,继续在这个环境安装可能会失败。创建一个新环境比较保险。 创建方法是:在命令行依次输入: conda create --name torch_gpu python=3.8#torch_gpu是...
(如果找不到的话,可以win+R,输入cmd,然后弹出来的窗口输入 set cuda 就可以看到cuda toolkit安装的位置了 然后这一步就结束了 step4 安装pytorch,这个直接在官网选好配置安装就好 pytorch网址如下: https://pytorch.org/get-started/locally/ 配置根据自己的cuda toolkit选择如下,然后复制pip那部分到anaconda prompt...
首先进入英伟达cuda下载网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive寻找对应版本的cuda进行下载。注意下载的是cuda toolkit,这是一个整合的工具箱。下载完之后进行傻瓜式安装,然后再次打开命令行,运行 nvcc -V进行检查是否安装完成。安装成功的话会显示如下的内容: Pytorch安装 pytorch框架是近年常用的深度学习...
博主这里装的是cuda11.7,最后一步tensorRT运行的时候有个pycuda的安装,它的最新版本只支持到cuda11.6,所以博主最后是又把cuda11.7卸载后重新安装了11.6,安装过程和11.7一样。pytorch对应的版本也应该修改,但过程都一样。 一、cuda安装 下载地址:cuda下载官网链接 1.1、cuda版本选择 这里有个前置工作需要搞清楚的,就是...
如下说明cuda安装成功 进入到cuda的安装路径,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\demo_suite,找到如下两个.exe文件 可以直接运行这两个文件。不过我直接运行会闪退 我是在命令行里面运行的 如下界面说明cudnn安装成功 6、安装pytorch ...
1.安装对应的CUDA Toolkit 2.配置CUDA环境 3.记录安装的CUDA版本(很重要) 4.安装PyTorch 查看电脑对应CUDA版本 首先确认有显卡驱动,然后命令行输入 nvidia-smi result NVIDIA-SMI 545.92 Driver Version: 545.92 CUDA Version: 12.3 这里的version是可以支持的最高版本,可以向下兼容。安装了12.1版本,没有安装12.3版本...
在安装之前,我们一定要先了解好cuda、cudnn、pytorch、python它们之间的版本对应关系。pytorch和python对应关系参看这个博客,pytorch(v1.12.0)对应的python版本是python3.9。所以我创建虚拟环境用的3.9的python。 (2)pytorch 直接复制官网上的命令,执行即可。pytorch1.12.0,cuda11.3 ...
例如,conda create -n pytorch python=3.8将创建一个名为pytorch的环境,并使用Python 3.8作为解释器。 激活PyTorch环境:使用conda activate pytorch命令激活你刚刚创建的PyTorch环境。 安装PyTorch:在PyTorch的官方网站上,选择适合你的操作系统、Python版本和CUDA版本的PyTorch版本,然后按照官方提供的命令进行安装。例如,pip ...
因此,安装顺序应该是:NVIDIA Graphics Drivers(可跳过,在安装CUDA Toolkit的时候捆绑安装)->CUDA Toolkit->PyTorch->cuDNN 安装NVIDIA Graphics Drivers(可跳过) 前言 在安装CUDA Toolkit的时候可以选择捆绑安装NVIDIA Graphics Drivers显卡驱动。因此,这一步完全可以跳过,但笔者依旧先写出来。
已经安装Pytorch的cuda版本,但还是调用的cpu,无法调用gpu。用下面的代码测试,显示为false。 import torch torch.cuda.is_available() # cuda是否可用 torch.version.cuda # cuda版本 torch.backends.cudnn.is_available() # cudnn是否可用 torch.backends.cudnn.version() # cudnn版本,输出结果看不懂 ...