因为要做毕设需要安装caffe2，配置cuda8.0，但是安装nvidia驱动真的是把我难倒了，看了很多篇博文都没有效果，现在我自己重新总结了下几种 安装方法（亲测有效），希望能帮到大家。查看版本驱动NVIDIA驱动方法一：ppa源安装驱动测试重启之后在终端内输入：方法二：手动去官网下载.run文件自己安装下载完成之后：卸载原先的所有驱动：禁用nouveau：sudo gedit /etc/mod
pytorch环境安装：python=3.8安装anaconda^v63^pc_rank_34_queryrelevant25,201^v3^control_1,213^v1^control&utm_term=%E5%AE%89%E8%A3%85pytorch&spm=1018.2226.3001.4187安装自己显卡对应的cuda 安装与cuda对应的cudnn 把c
文章目录疑问：我要干什么？我该怎么装？装的对不对？一、显卡驱动一、CUDN选择与安装二、cuDNN选择与安装三、PyTorch选择与安装 疑问：我要干什么？我该怎么装？装的对不对？ 工欲善其事，必先利其器！ 很多同学在配置深度学习环境的时候，踩过很多坑！尤其是在CUDA、cuDNN 和 PyTorch版本选择的时候一直装不对。下面就以笔记本RTX3050、CUDA11.7、PyTor
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2024-08-20 17:53:43
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目录一、CUDA版本选择二、卸载装错的CUDA三、安装对应PyTorch一、CUDA版本选择PyTorch下载界面，通过这里可以看到PyTorch最高支持到的CUDA版本是11.6，所以咱就下这个最高的版本往下划可以看到以前的版本： 可以在这个里面选择所要安装的CUDA版本（现在已经到11.7啦，我的显卡也支持，但是为了少出差错，就严格按着PyTorch界面里对应支持的来叭）
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2023-12-11 18:13:36
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文章目录1. 配置conda虚拟环境2. 安装Pytorch2.1 官网安装2.2 清华镜像安装2.3 anaconda网站自选安装3. 验证参考资料 1. 配置conda虚拟环境（1）打开Anaconda Prompt（2）输入命令conda create -n pytorch python = 3.6 接着输入y，便可完成pytorch虚拟环境创建。（3）进入Pytorch虚拟环境 输入：c
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2023-07-23 21:42:08
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1.Anaconda相关1.1 使用anaconda展示现有的环境：conda env list1.2 删除现有的anaconda 虚拟环境 ：conda remove -n XXXX(虚拟环境名称) --all会有个选项问你是不是全删了，选择y2.配置CUDA(cuda runtime)，如何选择CUDA版本因为如果使用GPU版本的Pytorch，则需要使用CUDA runtime 补
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2023-09-21 19:40:21
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# PyTorch显卡和CUDA的对应关系
在深度学习模型的训练过程中，使用GPU（显卡）可以大大加快计算的速度。而PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它能够利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）来实现GPU加速。为了在PyTorch中正确地使用GPU与CUDA，理解它们之间的对应关系是非常重要的。
## CUDA与显卡
CUDA是由N
本文针对的为Windows+N卡的攻略。CUDA：首先查看电脑能支持的CUDA版本：nvidia-smi如图我的电脑支持的CUDA最高版本为12.2 ：当然也可以在NVIDIA控制面板查看：NVIDIA控制面板>帮助>系统信息>组件 这两者应该是相同的，接下来进入官网下载想要的版本：链接：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerht
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2024-08-06 23:03:00
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1.在NVIDIA官网搜索并安装自己电脑对应的显卡驱动建议安装440，450版本的驱动，太新的容易出问题，如cuda不兼容啥的。。。附上链接2.cuda10.0及对应cudnn安装2.1 cuda10.0下载链接如下，按图中所示下载即可。https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&tar
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2023-08-07 20:56:56
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PyTorch的下载没有选择下载Anaconda的方法，而是选择分别下载Cuda、CuDNN，而后利用pip下载PyTorch。针对PyTorch下载补充：进入PyTorch官网Start Locally | PyTorch按照图中选择 pip下载方式 选择复制箭头所指命令，在cmd控制面板中输入命令，而后开始下载 3：下载成功后，在
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2023-06-12 15:13:17
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win10 使用 vs 开发 cuda 的注意事项nvidia-smi 查看显卡驱动和更新nvcc 和visual Studio的配置测试第一个vs cuda程序自己配置 cuda项目使用VS下的模板创建 nvidia-smi 查看显卡驱动和更新方法1 cmd 命令行输入 nvidia-smi （我一开始是cuda 11.2版本更新过显卡驱动以后是11.4版本）方法2 打开NVIDIA 控制面板
**Ubuntu20.04安装CUDA cuDNN **一. 显卡驱动、CUDA 、cuDNN 和 cuda版本的pytorch的关系二. NVIDIA（英伟达）显卡驱动安装三. 安装显卡驱动安装cuda和cudnn前的准备工作安装一系列的版本的查询四. 安装CUDA与测试4.1下载与安装4.2配置CUDA环境变量4.3 CUDA测试五. 安装cuDNNcudnn 测试五 安装pytorch 一
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2023-11-02 13:55:07
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搭建pytorch深度学习环境（cuda-GPU版本、cudnn）避坑指南 文章目录搭建pytorch深度学习环境（cuda-GPU版本、cudnn）避坑指南前言一、版本了解二、安装步骤1.下载cuda2.下载cudnn3.安装pytorch三、几点提示 前言安装pytorch环境心得&注意点：<1>心得：搭建pytorch环境最需要注意的就是版本问题<2>注意点：
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2023-07-23 21:46:03
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2019-03-29 18:55:00
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在现代深度学习中，利用显卡加速计算的能力至关重要。CUDA（Compute Unified Device Architecture）为利用NVIDIA显卡加速深度学习框架如PyTorch提供了强大的支持。本文将详细解析如何通过CUDA实现PyTorch对显卡的利用过程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装CUDA]
B --> C{CUD
# 如何安装显卡驱动、anaconda、cuda和pytorch
## 1. 流程概述
首先，我们需要安装显卡驱动，然后安装anaconda，接着安装cuda，最后安装pytorch。下面是安装的详细步骤：
```mermaid
journey
title 安装显卡驱动、anaconda、cuda和pytorch
section 安装显卡驱动
显卡驱动-->a
原创
2024-04-14 05:51:35
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Pytorch-gpu环境配置1. 安装AnaCondaAnaConda下载地址：安装AnaConda 这里选择All Users。 默认安装路径，下一步。 选择“添加环境变量”，安装。 跳过安装VScode即可，安装成功。2. Visual Studio 安装链接: Visual Studio 2019.运行Visual Studio Installer。 选择Python开发、数据科学和分析应
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2023-07-23 21:48:49
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Pytorch C++/CUDA Extension入门级extension构建官方文档C++ Extensionbuilding setuptoolswriting the C++ Opforward part-cppbackward part-cppbinding to python使用extension与torch.autogard.Function和torch.nn.module包装C++
安装目录一、cuda安装1.1、cuda版本选择1.2、下载安装二、cudnn安装三、pytorch安装四、tensorRT8.X安装 写在前面 博主这里装的是cuda11.7，最后一步tensorRT运行的时候有个pycuda的安装，它的最新版本只支持到cuda11.6，所以博主最后是又把cuda11.7卸载后重新安装了11.6，安装过程和11.7一样。pytorch对应的版本也应该修改，但过
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2023-08-11 12:44:28
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目录安装 cuda11 （坑）卸载cuda_V11安装cuda_V10安装cuDnn cuda历史版本下载地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cudnn 历史版本下载地址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive&nbs
