我们可以在conda创建的不同虚拟环境中安装不同的cuda和cudnn版本,以此来实现不同cuda版本间的切换。 环境vdisco 环境vdisco2 Ⅱ. 使用Conda安装CUDA 2.1 查看显卡驱动兼容性 GPU信息、驱动版本可以通过cmd输入nvidia-smi指令来查看。 显卡驱动版本向下兼容,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最
步骤1:创建Conda虚拟环境首先,确保您的系统已经安装了Anaconda或Miniconda。然后,打开终端并创建新的虚拟环境。这里我们以Python 3.7为例: conda create -n myenv python=3.7 步骤2:激活虚拟环境接下来,激活刚刚创建的虚拟环境: conda activate myenv 步骤3:安装CUDA和cuDNN一旦虚拟环境激活,您需要安装CUDA和cuDNN。...
exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.7exportPATH=$CUDA_HOME/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATHsource~/.bashrc# 如果你使用的是 Bash# 或者source~/.zshrc# 如果你使用的是 Zshnvcc --version
如果你在使用Anaconda,并且想要更简单地管理CUDA及其依赖,你可以考虑使用conda来安装cudatoolkit,而不是直接安装NVIDIA的CUDA Toolkit。这样可以通过简单的conda install cudatoolkit=<version>命令来安装,并且conda会处理所有相关的依赖。 确保你的环境变量(如PATH和LD_LIBRARY_PATH)已正确设置,以便虚拟环境可以访问...
Conda是一个强大的包管理工具和环境管理系统,它允许我们创建多个独立的虚拟环境,每个环境可以安装不同版本的软件包,互不干扰。这样,我们就可以为每个项目创建特定的虚拟环境,确保项目依赖的软件包版本一致,避免版本冲突。 二、安装CUDA和cuDNN的步骤 创建Conda虚拟环境 首先,我们需要创建一个新的Conda虚拟环境。打开终端...
conda search cudnn -c conda-forge conda search cudatoolkit -c conda-forge 3. -c选项用于指定channel conda install cudnn=8.2.1 -c conda-forge # 在conda-forge这个channel中寻找安装 4. 常见的channel 1. Default Channel:作为Anaconda的默认Channel,其网址为repo.anaconda.com。该Channel由Anaconda公司维护...
一、用conda 建好自己的虚拟环境,打开pytorch官网https://pytorch.org/ 先择要安装的版本 选择要安装的版本,环境选择windows,安装工具选择conda,语言选择python,平台选择CUDA11.6(需要英伟达独立显卡GPU来支持,需要自行查询自己的电脑配置) 二 安装CUDA11.X,可以去官网下载 ...
1.3 关闭虚拟环境 Linux: source deactivate Windows: deactivate 1.4 删除虚拟环境 conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all conda remove --name your_env_name package_name # 删除环境中的某个包 2. 在conda虚拟环境中安装cuda和cudnn 本文以cuda10.1为例: 在conda虚拟环境中安装CUDA: con...
1.安装tensorflow-gpu及对应的cuda 激活虚拟环境2,找到想要安装的tensorflow-gpu版本,我这里以tensorflow-gpu1.12为例,输入如下代码: conda install tensorflow-gpu=1.12 cudatoolkit 1. 它会自动帮你匹配对应tensorflow-gpu1.12的cuda、cudnn版本,并一同下载安装,结果如下: ...
一、MxNet(GPU版本)安装要安装MxNet(GPU版本),首先需要确保您的计算机上已经安装了NVIDIA GPU和CUDA工具包。然后,您可以使用pip命令安装MxNet: 打开命令提示符或终端窗口,并输入以下命令: pip install mxnet-cu101 这将安装与您的CUDA版本兼容的最新MxNet版本。 安装完成后,您可以在Python中导入MxNet模块来验证安装是否...