赣州销售网站,网线水晶头排线图片,腾讯企业邮箱浙江服务中心,精品课程 网站建设质量没什么好介绍的#xff0c;直接说了。
下载
首先打开命令行#xff0c;输入代码查看显卡最高支持的cuda版本#xff0c;下载的版本不要高于该版本
nvidia-smi PyTorch 插件这个是PyTorch下载地址#xff0c;就按照我这么选CUDA版本就选最新的#xff0c;看好绿框里的CU… 没什么好介绍的直接说了。
下载
首先打开命令行输入代码查看显卡最高支持的cuda版本下载的版本不要高于该版本
nvidia-smi PyTorch 插件这个是PyTorch下载地址就按照我这么选CUDA版本就选最新的看好绿框里的CUDA版本12.4后面要用。 确认好CUDA版本我们进入这个网站。
CUDA 工具包 - 免费工具和培训 |NVIDIA 开发人员 点击下载 可以看到里面有很多工具这次要用的是CUDA Toolkit。 点击下载会发现他他不是12.4的我们要找12.4版本的他的版本要和PyTorch对应点绿框的链接选择历史版本 找到12.4.0 直接开始下载 这里可以看一下版本说明 发行说明 — NVIDIA cuDNN 这里先选择9.5.0不选择9.5.1下载历史版本的方法还是一样。
下面的网址是cuda对应cudann版本选择cuda12对应的版本安装。
Index of /compute/cudnn/redist/cudnn/windows-x86_64 安装
下载完了开始安装
我推荐如果你的电脑C盘分配的空间比较大比如我分配了500G那就把这些系统环境直接装到默认的C盘就好了比较省心。
复制pip命令到命令提示符以管理员身份运行。
下载要很久还有可能下载到一半就失败多试两次。他下载的过程会暂停注意一下如果是一直在闪才是正在下载暂停了就点一下再点一下回车继续。 在安装过程中可能会有一个黄色警告这个警告信息的意思是您下载并安装了 torch、torchvision 和 torchaudio但是一些脚本文件被安装在了 C:\Users\wangy\AppData\Roaming\Python\Python312\Scripts 目录下而这个目录没有被加入到系统的 PATH 环境变量中。因此当您在命令行中直接调用这些脚本如 torchrun.exe时系统可能找不到这些命令。
然后开始安装cuda选自定义安装 如果你已经装了显卡驱动下面的三个选项可以取消勾选红框里的内容是安装失败事故频发区域和VS相关你可以安装vs2019后再来单独安装勾选这些条目。 强烈推荐把环境配置安装在默认的C盘可以省去很多麻烦 如果安装失败查看导致安装失败的插件一般来说就是Nsight控件了取消掉再重新安装再去单独安装相应组件这里是网址 NVIDIA Nsight Integration | NVIDIA Developer 单独安装成功 命令行输入代码可以看到安装的cuda版本
nvcc -V 开始安装cudann首先解压 复制所有文件到cuda安装目录。 然后进入环境变量 参考我的路径添加四个路径到环境变量 完成后继续打开命令行输入代码
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\extras\demo_suite
分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe 两个都为PASS则为安装成功
