代做网站关键词排名,五指山网站建设,wordpress 首页添加图片,12306网站为什么做那么差模型训练环境相关#xff08;CUDA、PyTorch#xff09; 1. 查看当前 GPU 所能支持的最高版本的 CUDA2. 如何判断是否安装了 CUDA3. 安装 PyTorch3.1 创建虚拟环境3.2 激活并进入虚拟环境3.3 安装 PyTorch 1. 查看当前 GPU 所能支持的最高版本的 CUDA
打开 NVIDIA 控制面板CUDA、PyTorch 1. 查看当前 GPU 所能支持的最高版本的 CUDA2. 如何判断是否安装了 CUDA3. 安装 PyTorch3.1 创建虚拟环境3.2 激活并进入虚拟环境3.3 安装 PyTorch 1. 查看当前 GPU 所能支持的最高版本的 CUDA
打开 NVIDIA 控制面板点击【帮助】菜单并选择【系统信息】选项选择【组件】并在3D设置模块找到NVCUDA.DLL在该行 可以看到该NVCUDA的版本下载显卡驱动 NVIDIA安装 CUDA Toolkit Archive安装 cudnn
2. 如何判断是否安装了 CUDA nvcc -V如果已经安装了 CUDA则会显示 CUDA 版本信息如果没有安装则会出现「command not found」的错误信息。
3. 安装 PyTorch 使用 Anaconda 3.1 创建虚拟环境
打开 Anaconda Prompt
在 anaconda 中添加镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes 创建所需虚拟环境
conda create -n your_env_name python3.10.03.2 激活并进入虚拟环境
在上一步的基础上对创建完成的虚拟环境进行激活conda activate my_env若要退出当前的虚拟环境执行以下指令即可conda deactivate
3.3 安装 PyTorch
进入 PyTorch 官网选择相关参数获取PyTorch安装指令并在 Anaconda Prompt 终端中执行 注意安装的时候要将命令后的 -c pytorch 后面的内容删除从国内源进行下载速度快一些。安装 PyTorch至此基础环境已经部署完成验证 PyTorch 是否安装成功python
import torch
torch.cuda.is_available()
