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  • win10 + cuda9.0+pytorch安装

    千次阅读 2019-12-18 10:44:02
    第一步:CUDA版本查看 使用win+r,在输入cmd,在小黑窗口中输入nvcc -V 第二步:创建一个新的Python虚拟运行环境 在小黑窗口输入conda create -n 名称(如pytorch-gpu) python==3.6.2 然后回车。 激活刚刚...

    第一步:CUDA版本查看

    使用win+r,在输入cmd,在小黑窗口中输入nvcc -V

    第二步:创建一个新的Python虚拟运行环境

    ·不过,只是用上面的指令,会出现Requirement already satisfied的问题。原因是没有指定安装的目录。

    给pytorch指定安装目录(选择刚刚新建的虚拟环境目录)pip install --target=d:\Anaconda3_installed\envs\pt-gpu http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    Collecting torch==0.4.1 from http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl ,使用target指定安装目录。第一次运行会出现下面的问题,原因是网络不太好或者说是镜像源的问题,再运行几次就OK了。

    • 最后安装pip install torchvision

    同样需要使用target指定安装目录(可以选刚刚创建的pytorch-gpu的目录)pip install --no-deps --target=d:\Anaconda3_installed\envs\pt-gpu torchvision

    第三步:测试pytorch是否安装成功

    import torch

    torch.cuda.is_available()

    到此为止,独立的Python运行环境和pytorch,torchvision已经成功创建。

    展开全文
  • Pytorch-0.4.1兼容CUDA9.0

    2019-01-10 12:31:31
    Pytorch-0.4.1兼容CUDA9.0,下载进入文件目录安装即可
  • 直接说解决方法吧。 你可能试过直接用conda install 但是无法使用清华源 ...1.首先到pytorch官网下载对应版本的whl文件 下载完成后,用pip install 文件名 来安装pytorch 2.使用conda install torchvisi...

    直接说解决方法吧。

    你可能试过直接用conda install 但是无法使用清华源

    你也可能试过下载清华源的安装包,然后安装,但是在安装其他依赖的时候却提示你升级(升级包是pytorch的)

    正确安装的姿势是:

    1.首先到pytorch官网下载对应版本的whl文件

    下载完成后,用pip install 文件名 来安装pytorch

    2.使用conda install torchvision安装torchvison。此时anaconda会提示你下载其他依赖包,但是你会发现:

    下载的是清华源的,下载完成后,就OK了。

    3.接下来就是测试啦

    你只要输入

    import torch

    import torchvision

    torch.cuda.is_available()

    如果输出的是True

    就OK了!

    展开全文
  • Pytorch Gpu环境配置(亲测可用)(win10+CUDA9.0+pytorch1.1+ torchvision0.3+cudatoolkit9.0) 1.检查是否有合适的GPU, 若有安装Cuda与CuDNN (1)检查电脑是否有合适的GPU 在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则...

    Pytorch Gpu环境配置(亲测可用)( win10 + CUDA9.0 python3.6 + pytorch1.1 + torchvision0.3 + cudatoolkit9.0 )

    1.检查是否有合适的GPU, 若有安装Cuda与CuDNN

    (1)检查电脑是否有合适的GPU

    在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则说明该电脑有GPU。控制面板如下,并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    (2)下载Cuda

    官网:https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2

    在https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 这里可以查询到我们应该下载哪个版本
    在这里插入图片描述
    然后,根据实际情况选择合适的版本

    查看cuda的历史版本
    在这里插入图片描述
    点击需要下载的版本。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    CUDA10的安装包可直接从NVIDIA官网下载。

    根据相应的系统选项,安装的时候建议选择自定义 而不是“精简”(从下面的英文解释可以看出,其实这里的精简写成完整应该更贴切,它会安装所有组件并覆盖现有驱动,然而我并不想安装全家桶,何况我的官方显卡驱动比它的新)。

    (3)cuda安装

    双击exe安装包
    在这里插入图片描述

    进入安装界面:

    在这里插入图片描述

    点击同意并继续

    在这里插入图片描述

    选择自定义模式,

    在这里插入图片描述

    选择默认勾选的驱动程序组件。

    在这里插入图片描述

    默认安装位置,点击下一步

    在这里插入图片描述

    等待安装
    在这里插入图片描述

    至此安装完成。

    注意:cuda的环境变量会自动进行配置。

    在这里插入图片描述

    (4)查看是否安装成功。

    win+R,打开cmd窗口,输入nvcc –V,显示CUDA版本信息,安装成功

    在这里插入图片描述

    2.安装cuDNN

    cuda安装完成之后,还需要下载与CUDA对应的相应版本的cuDNN,到下图所示的下载页面,下载完成后,将这个压缩包里的所有文件放到CUDA10安装目录相应文件夹下即可。

    下载地址:

    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

    注意:以上链接,初次登陆需要注册账号。

    在这里插入图片描述

    下载之后,

    (1)解压:会生成cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录;

    在这里插入图片描述

    (2)分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1对应的include、lib、bin目录下即可。

    注意:不是替换文件夹,而是将文件夹放入对应的文件夹中

    在这里插入图片描述

    添加环境变量:

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
    此电脑→“高级系统设置”→“环境变量”→“系统变量”→“path”→“编辑”→“新建”加入该路径即可。
    在这里插入图片描述

    3.Pytorch安装

    设置清华源:

    ### 设置清华源镜像
    
     conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
     conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
     conda config --set show_channel_urls yes
    
    ### 设置pytorch镜像
     conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
     conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
    

    添加新环境

    conda create -n 环境名 python=3.6 pip ipython
    

    进入新环境

    conda activate 环境名
    

    获取pytorch的安装命令:

    https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
    在这里插入图片描述

    后面的-c pytorch不去掉,还是使用的默认源下载。

    conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch
    

    测试Pytorch与cuda是否安装成功:

    ipython
    
    import torch
    
    torch.cuda.is_available()
    

    返回True证明成功了。

    参考:
    1.
    https://www.cnblogs.com/luckyplj/p/13179220.html
    2.
    https://blog.csdn.net/xnmc2014/article/details/85339822?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.control

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  • 服务器 cuda9.0.x 安装 pytorch1.2 稳定版 : 执行 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch 安装cuda9.0对应pytorch,相应的,cuda版本号应该可以任意更改。在这里插入图片描述 参考: ...

    服务器 cuda9.0.x 安装 pytorch1.2 稳定版 :

    执行 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch 安装cuda9.0对应的pytorch,相应的,cuda版本号应该可以任意更改。在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    参考:
    https://blog.csdn.net/mamemory/article/details/100526991l

    展开全文
  • win10 + cuda9.0+pytorch环境配置

    千次阅读 2019-05-04 20:42:16
    CUDA: 查看版本号:https://www.jianshu.com/p/d3b9419a0f89 CUDA Toolkit Archive : https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive nvcc -V cudnn: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-...
  • ubuntu16.04+CUDA9.0+pytorch0.4.1+pycharm

    千次阅读 2019-05-04 10:01:10
    首先我们安装好了ubuntu16.04环境,我们从这里开始: 第一步:换清华镜像源(ipv6免流量) 源配置信息地址:... 复制里面信息 ...$ sudo gedit /etc/apt/sources.list ...第二步,下载并安装cuda...
  • 看标题就知道网上的相关资料已经有很多很多,那么直入主题。 作者最近在学习图卷积网络(GCN),看到了一篇论文《Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for ...手上现有的一台服务器环境是(cuda9+cud...
  • 第一步、首先看下自己的显卡型号支持什么版本CUDA利用NVIDA控制面板 见下图 第二步:到官网下载对应CUDA和CUDNN https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...
  • 由于之前安装的pytorch版本CUDA版本不兼容,导致pytorch无法使用CUDA训练代码,将pytorch进行了卸载重装,记录一下自己卸载重装pytorch的过程,少走些弯路。 uninstall pytorch 首先是卸载原来的pytorch,显示...
  • TITAN RTX + cuda9.0 + pytorch报错

    千次阅读 2019-05-02 20:03:52
    RuntimeError: cublas runtime error : the GPU program failed to execute at at ...git上的大佬给出的解决方案是cuda版本cuda10,给出的原因是cuda9不支持最新的显卡架构。 解决方法: 1. 改回NVIDIA1080Ti 2...
  • 潇洒郎: Cuda9.0 100%安装pytorch 成功

    千次阅读 2020-11-07 21:50:12
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  • 本地已经安装了anaconda3+cuda9.0+tensorflow1.7,打算转pytorch,因此记录下pytorch的环境安装。 cuda和anaconda的安装可以参考之前的博文:点我直达 1. 新建anaconda环境 新建一个pytorch的环境,python版本建议...
  • Ubuntu16.0.4,Cuda9.0环境下安装pytorch1.0

    千次阅读 2020-02-07 22:23:43
    @Ubuntu16.0.4,Cuda9.0环境下安装pytorch1.0TOC 遇到有些开源代码需要使用pytorch1.0,而自己的linux系统只安装了Cuda9.0,试了好几次用pytorch官网上的命令都不行,最后用下面的命令解决了。怕忘,先放着,至于都...
  • 最近为了跑DenseFusion装Pytorch,踩了一些坑,记录下来。 这次配置环境中途出了很多报错,解决方法都是在网上搜索然后尝试,记录下来,以备下次再装环境。 首先是安装Anaconda,Anaconda真的挺好用,强烈建议安装,...
  • 一、安装python3.6 ...三、配置测试CUDA9.0和cudnn7 3.1 安装CUDA9.0 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 选择合适的版本 安装完成后系统变量会添加较多路径 3.2、下载对应的cudnn ...
  • 安装pytorch+cuda9.0

    千次阅读 2020-07-15 16:27:18
    1.找好pytorchcuda对应关系.这个链接可以查对应cuda的安装包 2.找好pytorch与torchvision的对应关系 2.查好自己的GPU与驱动与CUDA和CUDNN的对应关系 3.找好对应CUDApytorch安装方法 4.当conda,pip安装较慢时,...
  • PyTorch - v1.1.0 - Conda - CUDA 9.0 - Installing PyTorch https://pytorch.org/ PyTorch - GitHub https://github.com/pytorch/pytorch Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU ...
  • pytorch 1.1.0 for cuda 9.0

    千次阅读 2019-09-16 12:40:45
    下载地址http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
  • 目前NVIDIA最新版本的显卡驱动为422.50,对于Linux系统,CUDA9.0支持的最低版本的显卡驱动为384。 我的笔记本显卡硬件比较旧,最新版本的驱动会出现兼容性问题。综合各方面考虑,我选择安装384版本的显卡驱动,...
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  • 根据自己的电脑配置选择对应版本,若没有vpn访问外网很慢,又不想修改conda的默认镜像的情况下可以考虑选用pip进行安装。 3.在虚拟环境中执行上图中的run this Command等待完成即可。 4.验证是否安装成功 ...
  • linux下pytorch安装(cuda9.0+cudnn7.0)

    千次阅读 2020-01-30 20:23:32
    前言:在服务器上安装pytorch 1、检查驱动+CUDA+CUDNN 1、在安装pytorch之前,我知道我的服务器上已经安装了驱动,...可以看到结果CUDA版本9.0 3、查看安装CUDNN命令 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep ...
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  • win10安装CUDA9.0+CUDANN+Anaconda3+PYTORCH1.x

    千次阅读 2019-08-14 09:13:29
    当前神经网络方法的训练和预测越来越依赖于GPU并行运算,因此在win10上配置CUDA+Pytorch,记录配置过程。 硬件平台: win10(64位), NVIDIA Geforce 940M ... 2:CUDANN,对应CUDA9.0版本的CUDANN 官网地址:...
  • 清华镜像:添加链接描述安装的是这个版本Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe 选just me 自定义安装位置 只选第一个√ 一直next,直到finish 然后配置环境变量,在path中添加三个 就ok了!!!!! ...
  • 机器配置:(实验室机子算力较低 = =) 驱动程序版本:385.54 算力3.5 如何查看算力:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute ...python 3.6 +CUDA 9.0 +CUDNN 7.5 1.Tensorflow_G
  • wakaka,终于可以动手...3.cudnn 7 与cuda9.0版本对应,需要注册用户才能下载 下载链接: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download   4.pytorch,torch-0.4.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 下载链接: ...
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cuda9.0对应pytorch版本