企业网站如何做推广,wordpress设置中文字体,网站设计师要学什么,wordpress 课程激活开局一张图#xff1a; 接下来按照从下往上的顺序来安装部署。 规则1 注意每个层级的安装版本#xff0c;上层的版本由下层版本决定 比如CUDA的版本#xff0c;需要看显卡安装了什么版本的驱动#xff0c;然后CUDA的版本不能高于这个驱动的版本。 这个比较好理解#xff…开局一张图 接下来按照从下往上的顺序来安装部署。 规则1 注意每个层级的安装版本上层的版本由下层版本决定 比如CUDA的版本需要看显卡安装了什么版本的驱动然后CUDA的版本不能高于这个驱动的版本。 这个比较好理解CUDA、PyTorch都有向下兼容性。比如显卡支持版本12你只要不超过版本12那么显卡都能支持你去使用所以CUDA的版本可以小于等于12。PyTorch同理。 一、安装CUDA
1.1 确定版本
根据 规则1我们查看自己显卡支持的版本然后来决定下载哪个版本的CUDA。
打开显卡控制面板 查看安装的驱动 可以看到安装的CUDA驱动版本为12.2.68那我们安装的 CUDA Toolkit 版本需要小于等于此版本。
1.2 下载安装
下载地址CUDA Toolkit Downloads
老版本地址CUDA Toolkit Archive
进入页面后选择操作系统相关信息后下载cuda的最新安装包 也可以下载历史版本 按照上面1.1版本确认版本需要小于等于12.2.68这里选择12.2.0。
下载后双击安装一路下一步后到安装位置可以看到默认安装在 c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit 路径下 1.3 安装检验
在命令行运行 nvcc -V查看 nvcc -V 二、安装cuDNN
2.1 确认版本
根据 规则1cuDNN的版本要适配CUDA的版本12.2.0。
2.2 下载安装
下载地址cuDNN最新版下载
老版本下载地址cuDNN Archive | NVIDIA Developer
进入页面后选择操作系统相关信息后下载cuDNN的最新安装包 也可以下载历史版本 根据版本规则我们需要选择上图中 for CUDA 12.x的版本。
解压后把cuDNN的文件夹合并到CUDA的安装路径下的同名文件夹 比如bin文件夹合并后如图 红框内的为cuDNN的扩展文件。
三、安装pyTorch
3.1 确认版本
根据 规则1pyTorch支持的CUDA的版本需要小于等于12.2.0。
3.2 下载安装
获取命令地址Start Locally | PyTorch
获取老版本命令地址Previous PyTorch Versions | PyTorch 如图选择CUDA 11.8小于 CUDA Toolkit 12.2.0是可以直接安装的。
获取到的安装命令 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda11.8 -c pytorch -c nvidia
也可以安装历史版本 获取到的安装命令 conda install pytorch2.2.2 torchvision0.17.2 torchaudio2.2.2 pytorch-cuda12.1 -c pytorch -c nvidia
3.3 安装检验
进入python环境 python
导入pyTorch库及相关命令 import torchtorch.cuda.is_available()) # 查看GPU是否可用 torch.cuda.device_count()) # 查看GPU数量 torch.version.cuda) # torch方法查看CUDA版本torch.cuda.current_device()) # 查看GPU索引号torch.cuda.get_device_name(0)) # 根据索引号得到GPU名称 四、引用
深度学习—Python、Cuda、Cudnn、Torch环境配置搭建_torch cuda-CSDN博客 如何用conda安装PyTorchwindows、GPU最全安装教程cudatoolkit、python、PyTorch、Anaconda版本对应问题完美解决安装CPU而不是GPU的问题-CSDN博客conda安装GPU版pytorch结果却是cpu版本[找到问题根源从容解决]_为什么conda安装pytorch版本不对-CSDN博客
