这几天一直在配置pytorch-gpu的环境，前面装anaconda、pycharm，CUDA,cuDNN的时候一度挺顺利的，接着我们重点来说说pytorch的环境配置1. 创建一个虚拟环境最好先创建一个虚拟环境，在里面安装pytorch。创建前要先添加清华源，这样会更快一些conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.
NVIDIA英伟达驱动在安装之前，先更改数据源，否则安装过程中下载会非常慢。从系统设置中，点击Software&update，进入后选择source code,从download from中选择的镜像源，此处可以看个人习惯选择，或者点击best choice选择系统推荐，此处我选择的是镜像源，选择后按照指令输入系统权限（装系统时，自己编辑的），点击close，等待片刻即可，从文
一、前言windows10 下安装 CUDA ，首先需要下载安装包： CUDA toolkit（工具包）二、安装前的准备电脑环境检查 通过cmd，输入nvidia-smi查看自己的驱动版本和支持的CUDA版本，如下图红圈标记位置如果cmd 查不到，打开nvidia控制面板 (桌面右键) ----- 选择左下角的系统信息查看显示中的驱动版本查看组件中的支持CUDA版本下载 CUDA toolkitC
深度学习pytorch框架环境搭建1.anaconda3的安装2.pycharm的安装3.cuda的安装4.cudnn的安装5.pytorch的安装 1.anaconda3的安装首先进入anaconda官网https://repo.anaconda.com/archive/ 注意：5.3以后的是python3.7的，3.7是一个比较稳定的版本。 如果官网下载不了可以去清华大学镜像下载。 清华大学
首先说一下cudnn 不同版本是可以并存的， cudnn5系列要求在/usr/local/cuda/lib64 路径下要存在 链接到libcudnn.so.5.1.10 的libcudnn.so cudnn7系列只需要在/usr/local/cuda/lib64 路径下存在 libcudnn.so.7 就可以了，所以不
Ubuntu16.04 系统Anaconda+cuda11.1+cudnn+pytorch安装一、Anaconda的安装与配置1.1Anaconda下载1.2Anaconda安装二、安装CUDA和CUDNN2.1NVIDIA驱动的安装2.2CUDA下载2.3CUDA安装2.4设置环境变量2.5CUDNN安装三、pytorch-torchvision安装 硬件环境：GPU RTX3090单卡。一、
本篇文章记录下自己安装pytorch的过程，由于我装过3~4次了，所以还算是比较有经验了。 文章目录1.检查电脑配置2.Anaconda的准备工作-添加国内镜像源3.下载3.测试 1.检查电脑配置右键打开 打开系统信息 切换为组件栏 在3D设置中找到自己的cuda版本，我这里是11.1。2.Anaconda的准备工作-添加国内镜像源打开anaconda的命令行。 添加国内镜像源，不单单是可以让我们
目录Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1. 下载前的准备工作2. 下载Anaconda3. 下载cuda4. 下载cudnn5. 小结 Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1. 下载前的准备工作查看nvidia设置，右击它点击nvidai控制面板，点击系统信息： 选择CUDA版本，在NVIDIA控制面板可以看到RTX3060驱动目前最高支持CUDA 11.6版本
目录一. 安装NVIDIA驱动1. 首先，查看NVIDIA驱动是否已安装2.安装NVIDIA驱动二.安装cuda1. 查看NVIDIA版本对应的cuda版本2. 选择CUDA版本（上限原则）3. 安装cuda4. 安装cndnn三.安装tensorflow、pytorch深度学习框架1. 安装tensorflow-gpu2. 安装pytorch四.参考一. 安装NVIDIA驱
1. 安装Anaconda3下载Anaconda3，我在百度上找的conda 清华镜像，地址为conda清华镜像下载地址，下载的版本为Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe，这个版本支持Python3.7.4。双击安装，按照默认的选项一直下一步就可以。检查是否安装成功，conda list。由于镜像源是国外的，添加中科院的镜像，使用conda config。con
一、安装Anaconda3 5.1.0（win10 x86-64位） 并检查其环境变量无误后进行下一步。 1、找到清华大学镜像源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2、选择Anaconda3 5.1.0是因为这个版本比较稳定。 3、安装过程中选择默认路径（默认是C盘），安装到别的盘可能会出错。 4、这里需要勾上第一个按钮
初始环境：ubuntu18.04.4 LTS，已经安装对应的显卡驱动，安装过程中不建议更换apt-get国内镜像源一、安装CUDA10.21、在nvidia 官网上下载对应的CUDA 版本，我们这里选择CUDA10.2 的版本，链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。如图1.1 所示选择对应的系统版本和CUDA 版本下载至本地目录中，
基于NVidia开源的nvidia/cuda image，构建适用于DeepLearning的基础image。 思路就是先把常用的东西都塞进去，再装某个框架就省事儿了。 为了体验重装系统的乐趣，所以采用慢慢来比较快的步骤，而不是通过Dockerfile来build。环境信息已经安装了Docker CE和nvidia-docker2Host OS: Ubuntu 18.04 64 bit CUDA:
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。
随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。
目前只有G80、G92、G94和GT20
前言CUDA的安装需要两个包：CUDA Toolkit CUDNN（算是CUDA的一个补丁，用于
文章目录前言一、CUDA二、Anaconda1.Anaconda2.安装完先检查一下通道配置3.cuDNN和Pytorch安装参考 前言安装cuda一、CUDACUDA，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。我们需要根据自己显卡的型号选择支持的CUDA版本，例如RTX 2060显卡，先查看驱动版本，在NVIDIA控制面板，系统信息中查看：显卡驱动版本为497.29 CUDA安装地址：https:
目前版本的cuda是很方便的，它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等，而不用你自己去挨个安装，这样也避免了版本的不同步问题。1 cuda5.5的下载地址，官方网站即可： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 在里面选择你所对应的电脑版本即可。2 VS201
PyTorch和CUDA的踩坑日常某位知名大牛曾经说过，当你下载PyTorch的网速很慢时，说明你正走在正确的道路上；但当你使用国内镜像进行下载时，你会发现速度飞快，但你也离失败不远了。踩坑之路某些小伙伴们在新建了conda环境之后很自然的就会做的事就是去换国内源。实际上这样也没有任何问题，但为什么到了Pytorch上就会遇上问题呢？# 当你满怀期待的测试刚刚国内镜像装好的torch和cuda时
1. CUDA8安装CUDA8的安装包可直接从NVIDIA官网下载。根据相应的系统选项，我选择的是cuda_8.0.61_win10.exe(大小为1.3G)，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，他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他的新)。cuda各个版本下载如下图所
一、前期下载准备：1. Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64 问题：Anaconda无法正常打开，一直停留在loading application方案：找到anaconda3\Lib\site-packages\anaconda_navigator\api\conda_api.py 将行1364 把 data = yaml.load(f) 改为 data = y
