孝昌县建设局网站,河北省建设厅网站网上建设大厅,wordpress 个人简历模板下载,郑州好的企业网站建设文章目录安装步骤总览#xff08;6步#xff09;1 首先看电脑有没有显卡#xff0c;显卡是否支持cuda软件1.1 先看自己电脑是否有显卡1.2 两种方法看自己的电脑的显卡驱动支持的CUDA1.3 显卡#xff0c;显卡驱动、CUDA、CUDNN 4者说明2 安装CUDA,就是1个软件2.1 检测自己电…
文章目录安装步骤总览6步1 首先看电脑有没有显卡显卡是否支持cuda软件1.1 先看自己电脑是否有显卡1.2 两种方法看自己的电脑的显卡驱动支持的CUDA1.3 显卡显卡驱动、CUDA、CUDNN 4者说明2 安装CUDA,就是1个软件2.1 检测自己电脑是否已经按了CUDA了2.2 安装CUDA软件不用单独安装这步不用管2.2.1 不用单独安装CUDA的操作安装pytorch时候一并安装2.2.2 用单独安装cuda的操作先安装cuda再安装pytorch2.3 用不用安装CUDNN不用3 安装anaconda4 创建虚拟环境独立设置1个环境5 安装gpu版本的pytorch6 测试安装是否成功参考文献安装步骤总览6步 1 首先看电脑有没有显卡显卡是否支持cuda软件 2 安装CUDA没有才安装有的话就不用安装了安装的时候有两种方式选择和pytorch一起安装的方式不要自己独自安装 3 安装anaconda 4 在anaconda中创建环境执行pytorch的环境 5 安装gpu版本的pytorch 6 测试安装是否成功
【1】全程直接按照RYGH老师的pytorch教程安装就可以了非常简单 Pytorch深度学习入门与实战 - 网易云课堂
1 首先看电脑有没有显卡显卡是否支持cuda软件
1.1 先看自己电脑是否有显卡 1.2 两种方法看自己的电脑的显卡驱动支持的CUDA
1通过下面这个文章 [1] 查看显卡支持的CUDA版本号 CUDA与显卡驱动版本_cuda12显卡支持
2可以直接通过在cmd黑窗口中运行nvidia-smi调出来并且还能看到已安装驱动的版本 3向下兼容 向下兼容指是显卡驱动向下兼容CUDA在电脑上看到显卡驱动最高支持的CUDA是10.1 版本那你安装9.2版本的CUDA也行不超过10.1就行
在RYGH老师的pytorch安装教程中这里有向下兼容的说明。 一定要知道什么是显卡驱动什么是CUDA什么是cuDNN. 查看到这里 最高支持10.1.120版本的CUDA说明电脑最多支持的是10.1.120版本的你安装1个9.2版本的也没问题。CUDA软件只要不超过10.1.120版本就行。
1.3 显卡显卡驱动、CUDA、CUDNN 4者说明
1显卡 是1个硬件就像打印机一个道理 2显卡驱动 也就是显卡驱动软件记住了驱动都是软件它是操作系统控制显卡的1个软件工具。我们不学深度学习大多数情况下都没有CUDA和CUDNN这两个软件。有驱动就像了平时就可以操作显卡了。 3CUDA(ComputeUnified Device Architecture) 是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它是用来增加优化显卡计算功能的没它显卡照样可以用但是在GPU版本的的深度学习中必须要安装它为了加快计算。 4cuDNN 是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型而不是简单调整性能同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。 5CUDA与CUDNN的关系 CUDA看作是一个工作台上面配有很多工具如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候并没有送扳手。 想要在CUDA上运行深度神经网络就要安装cuDNN就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作工作速度相较CPU快很多。
2 安装CUDA,就是1个软件
2.1 检测自己电脑是否已经按了CUDA了
两步 1在cmd中输入nvcc-V,出现下面提示大概率是没有安装cuda或者没有添加环境变量
2再看电脑中是否有安装过就是是否有目录没安装过就安。一般安装目录是在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit从目录中找CUDA文件夹。没有的话大概率是没安装。 安装过没配置环境变量就配置环境变量。
遇到‘nvcc‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件怎么办亲测有效
2.2 安装CUDA软件不用单独安装这步不用管
有的教程说要安装有的教程不用安装实际上不用单独安装直接在conda安装gpu版本的pytorch的时候就可以直接把CUDA安装上了
2.2.1 不用单独安装CUDA的操作安装pytorch时候一并安装
[1] RYGH安装教程,Pytorch深度学习入门与实战 - 网易云课堂
这里有别人根据此教程的文档 2.2.2 用单独安装cuda的操作先安装cuda再安装pytorch
[1] 开发环境安装简介_哔哩哔哩_bilibili [2] Win10MX250CUDA10.1cuDNNPytorch1.4安装测试全过程(吐血)
2.3 用不用安装CUDNN不用
不用安装CUDNN因为你安装pytorch的时候会自动安装好了。
3 安装anaconda
直接百度搜教程很简单。anaconda主要用来管理不同的开发环境。 UNet模型用的pytorch1.4版本 Faster-CNN用的是pytorch1.8版本
在电脑上为了防止冲突就用anaconda分别创建2个环境把unet模型代码放到pytorch1.4环境中Faster-CNN用的是pytorch1.8环境中。
4 创建虚拟环境独立设置1个环境
conda create -n xxxx python3.5 #创建python3.5的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx #开启xxxx环境
conda deactivate #关闭环境[1] conda常用命令:安装更新创建激活关闭查看卸载删除清理重命名换源问题
5 安装gpu版本的pytorch
通过官网引导就可以完成安装
6 测试安装是否成功
在anaconda命令下输入以下命令没问题就说明安装成功
import torch
torch.randn(3.5)
exit()参考文献
对本文参考过的文档的作者表示感谢
3套安装GPU版本Pytorch的参考 [1] RYGH老师安装教程Pytorch深度学习入门与实战 - 网易云课堂 [2] 开发环境安装简介_哔哩哔哩_bilibili [3] Win10MX250CUDA10.1cuDNNPytorch1.4安装测试全过程(吐血)
