珠海做网站的公司有哪些,ping站长工具,网站技术策划,上海微信小程序网站建设一、安装CUDA
1.1、下载安装包
cuda可以认为就是Nvidia为了显卡炼丹搞的一个软件#xff0c;其下载地址为#xff1a;CUDA Toolkit 12.2 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer
当你点进这个链接的时候#xff0c;你需要依次选择 1是选择系统#xff0c;这里选windows…一、安装CUDA
1.1、下载安装包
cuda可以认为就是Nvidia为了显卡炼丹搞的一个软件其下载地址为CUDA Toolkit 12.2 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer
当你点进这个链接的时候你需要依次选择 1是选择系统这里选windows 2是选择平台32位还是64位其实只支持64位 3是选择系统版本这里我们选择win10如果是其他的系统就选择其他的 4是选择本地下载也就是一次全部下载完然后安装还是网络下载即下载一个安装工具边下载边安装 5是下载可以看到安装包有3GB 需要注意 这里我们直接选择了最新版的CUDA如果你需要别的版本直接点击这个链接 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 这里面有你需要的版本。
1.2、安装
双击下载好的文件 后面就一路确定就好了默认的安装位置在
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2
所以我们需要添加两个系统变量实际上在安装的时候已经默认添加了为了防止没有添加成功这里我们可以看一下
点击属性 主要看有没有这两条没有的话就新建添加一下。
二、CUDNN安装
2.1、CUDNN下载
下载地址cuDNN Download | NVIDIA Developer
你要同意他的政策也就是点击前面的小方块
然后就会出现两个下载选项我们选择第一个因为第一个CUDNN对应的CUDA版本是12我们安装的CUDA版本是12。
如果你需要下载历史版本点击这个链接 cuDNN Archive | NVIDIA Developer
需要注意 也许你进这个网站需要登录这是正常的我因为之前登录过了所以没有遇到需要登录的话就注册个账号然后登录就好了。
2.2、安装
下载好了是一个压缩包我们解压到当前为止可以得到三个文件夹 把这三个文件夹复制到我们之前的那个CUDA目录下C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2这个目录下也有三个同名文件把文件复制过来就可以了。
复制完成后需要添加环境变量这次我们添加到PATH中 2.3、验证
怎么知道我们安装的CUDA和CUDNN是正确的呢需要验证一下打开CMD输入命令
nvcc -V有这些版本号之类的东西基本上验证安装成功了打开这个地址可以进一步验证
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\demo_suite
运行这两个程序
得到下面两个结果 验证安装成功
三、Pytorch安装
3.1、安装Anaconda
可以参考我这篇博客Anaconda萌新入门_LyaJpunov的博客-CSDN博客
就是下载一个程序然后一路确认就可以了。现在建议从官方下载官方下载也很快了已经Free Download | Anaconda
3.2、创建并且激活虚拟环境
进入命令行后创建一个名为learning的虚拟环境
conda create -n learning然后激活这个环境
conda activate learning3.3、安装pytorch
我们进入Pytorch的下载地址Start Locally | PyTorch然后发现我们装的是最新的CUDA12.2版本但是pytorch最新的稳定版本是支持到11.7太干了但是经过查找资料发现是可以用的。
当然我们也可以使用预览版本也就是不稳定版本它支持到了12.1
我们还是按照CUDA11.7来吧输入以下命令这个命令也是网站生成的
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda11.7 -c pytorch -c nvidia经过一段时间就安装好了安装好了以后可以通过Python脚本验证一下
import torch
torch.cuda.is_available()如果输出True就没有问题
