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大伙既然都来做这个了#xff0c;那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧#xff08;笑#xff09;
最前面的最前面#xff0c;
流程
确定当前设备支持的CUDA版本安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle下载cuDNN Archive手动放置配套的cuDNN到指定文件夹测试
1.确…前言
大伙既然都来做这个了那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧笑
最前面的最前面
流程
确定当前设备支持的CUDA版本安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle下载cuDNN Archive手动放置配套的cuDNN到指定文件夹测试
1.确定当前设备支持的CUDA版本
当然了我这里默认了你是有安装NVIDIA驱动的如果没有你可以自己百度一下如何安装NVIDIA驱动或者直接下载一个Geforce experience来更新驱动。
首先右键桌面点击NVIDIA控制面板 在NVIDIA控制面板下面点击系统信息 下图中点击组件 可以在3D设置中看到自己当前支持的CUDA版本比如我这里是12.3.107 2.安装CUDA Toolkit
在安装前我希望你确定一件事这里我们找到paddlepaddle官方网站的安装界面这里是有这么一句话
我这里最高能用CUDA 12.0版本那么我们就需要配合cuDNN v8.9.1版本使用还需要搭载TensorRT 8.6.1.6
我先说明你在使用paddle的时候请先下载最基本的CPU版本然后再安装GPU版本貌似GPU版本是CPU版本的一个插件一样而不是一个单独可以使用的库。
至于安装命令可以参考
paddle官网
这里由于是12.0的CUDA版本所以我这里命令是
python -m pip install paddlepaddle-gpu2.6.0.post120 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
其次下载CUDA的链接如下
CUDA Toolkit Archive
在此链接中找到我们心仪的12.0版本进行下载
CUDA ToolKit就随便安装一下就可以了直接一直点下一步即可。
3.下载cuDNN Archive
还记得吗因为我们的CUDA版本为12.0所以我们现在需要下载的cuDNN版本为v8.9.1
现在找到cuDNN的下载地址
cuDNN Archive
这里需要登陆NVIDIA官方可能需要梯子 这里因为我们是12.x版本所以就下载上面这个cuDNN版本
4. 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹
ok我们现在下好了这个cuDNN包然后里面是这些东西
这几个文件夹待会要用现在先找到环境变量找到这几项
因为我们是12.0的版本所以我们转到这个12.0的目录然后把cuDNN包里面这几个文件夹直接复制进去 5.测试吧
测试只需要输入代码如下即可
import paddlepaddle.utils.run_check()# 开启0号GPU训练
use_gpu True
paddle.device.set_device(gpu:0) if use_gpu else paddle.device.set_device(cpu)如果看到代码没报错有如下字样则代表设备初始化成功库的导入成功啦
