目录前言CUDA安装直接安装（失败）根据驱动程序版本对照安装（失败）重新安装驱动程序（失败）再次安装CUDA（失败）安装CUDA 10.2（成功）cuDNN安装环境配置 前言之前电脑出了一些问题，于是重装了系统，之前电脑安装的CUDA和cuDNN便不在了。重装后的系统需要装TensorFlow-GPU，于是必须得安装CUDA和cuDNN。CUDA安装直接安装（失败）安装CUDA只需要到CUDA
原因1.CUDA、cudnn、Tensorflow、python版本并不配套！！！（大多都是这个原因）2.CUDA没有装好：3.环境变量没配置好4.NVDIA驱动版本太低不合要求5.以前的tensorflow没有卸载干净6.装了多个Tensorflow或Python（少见，但我就是这个原因！！！）其它问题1.VS20XX，如VS2017必须要装吗？2.CUDA是精简安装还是自定义安装？3.CUD
Windows安装CUDA及cuDNN前言1. 第一次安装CUDA2. 第N次安装CUDA一、 CUDA1. 查询CUDA版本2. 下载CUDA3. 安装CUDA4. 配置CUDA环境变量5. 检查CUDA是否安装成功二、 cuDNN1. cuDNN版本的查询及下载2. 安装cuDNN3. 配置cuDNN的环境变量4. 检查cuDNN是否安装成功三、查询CUDA及cuDNN的版本1. 查询CUD
这里写自定义目录标题Anconda+PyTorch 最新安装教程（2023-06-7）步骤一：安装适合的CUDA与CUDNN步骤二：安装Anaconda步骤三：安装 torch torchvision torchaudio步骤三：验证附言 Anconda+PyTorch 最新安装教程（2023-06-7）步骤一：安装适合的CUDA与CUDNN安装教程 : 安装CUDA和CUDNN在cmd中输入n
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2023-08-31 16:50:45
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1、Anaconda下载与安装百度搜索Anaconda，进入官网。点击这个下载对应的版本（我电脑上安装的python是3.8） 下好了之后安装，这个安装就一路默认就行。2、下载CUDA和cudnncuda版本的选择和你的显卡有关系。鼠标在桌面右击，打开NVIDIA控制面板。点击系统信息 点击组件。可以看到，我这里是RTX3060的显卡，支持cuda11.2。 看到自己对应的版本
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2023-09-12 11:07:07
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我要疯了，不管了先试试再说：一、CUDA ToolKit 安装如果没有驱动，也可以去这里，下载官方推荐的适合的驱动。0、查看自己电脑的显卡驱动版本1、显卡驱动支持的CUDA版本查看 或者查官方文档2、cuda toolkit下载根据我要装的pytorch支持的cuda版本、并且cuda版本要在我自己电脑的驱动版本之下，选择安装cuda11.1当前pytorch安装以往pytorch安装
CUDAt
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2024-08-22 06:25:48
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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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在使用 PyTorch 时，有时候我们会面临“PyTorch 不安装 GPU”的问题。以下是解决此问题的详细步骤与指南。
## 环境准备
首先，让我们了解一下软硬件要求。
### 硬件资源评估四象限图
```mermaid
quadrantChart
title 硬件资源评估
x-axis 处理能力
y-axis 内存大小
"高": ["高", "高"]
2023年12月7日更新一下给服务器安装cuda工具包以及cuDnn库,以及cupy包的安装（如果要卸载原有显卡驱动和cuda，请看下一章节）安装之前先输入nvidia-smi看支持的cuda的版本,再决定安装多少版本的cudatoolkit,工具包的版本要低于显卡驱动最高可以支持的版本https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，如果不想下载到本机再上传
本文安装环境：win10 + 1050，安装的pytorch是gpu版 文章目录一、cuda及cudnn安装二、pytorch安装（踩坑及解决办法）1.pytorch版本选取2.进入使用安装命令安装pytorch报错（找不到对应版本）3.使用本地文件安装报错（ERROR: torch-1.8.2+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl is not a supported wh
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2023-07-11 22:22:34
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文章目录NVIDIA的显卡驱动器与CUDAtensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系如何参考自己安装的CUDA的版本keras与tensorflow的对应关系 NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算
一次安装cuda和pytorch的记录2022.10.29 本文只是记录下自己的安装过程，不作具体的安装教程，仅供参考。其实之前安装好了cuda环境，但最近在跑图相关的算法时，发现不可使用了，只好重装。。。。我的本机环境：Win11、NVIDIA GeForce RTX 3060、python3.9首先进行了一系列前序工作：获取NVIDIA控制面板桌面右键->显示更多选项，发现竟然没有控制面
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2024-08-27 14:53:51
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安装及配置过程一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1）查看系统版本uname -a 2）查看系统支持CUDA版本 图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为：
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2023-11-18 20:58:14
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windows安装cuda11.1、cudnn及pytorchcuda驱动程序的下载与安装查看显卡驱动版本是否符合cuda11.1的要求下载cuda驱动安装包安装cudacudnn的下载与安装下载cudnn安装cudnnpytorch的下载与安装 cuda驱动程序的下载与安装查看显卡驱动版本是否符合cuda11.1的要求cuda11.1要求显卡驱动版本>=455.23，如果不想升级驱动版本
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2024-04-28 10:48:04
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环境：Win10 CUDA：11.2 cuDNN：8.1.0 CUDA11.2安装以及cuDNN8.1.0配置版本对应查驱动版本一、安装CUDA 11.2二、配置cuDNN 8.1.01.下载包（前提需要注册一个免费的NVIDIA）2.解压缩，复制文件深度学习框架环境安装： 版本对应NVIDIA官网给出的官方信息 所有能安装配置的前提是电脑拥有NVIDIA显卡（N卡），需要根据显卡的驱动信息选择
在调用torch.cuda.is_available时，有如下报错：cuda initialization: The Nvidia driver on your system is too old.事情的发展是这样的：1. 服务器的CUDA版本是10.1，仅支持pytorch版本最高1.7；前几天跑项目需要用到比较新的框架，pytorch版本需要在1.9以上。由于我之前安装CUDA环境时曾遭受过重
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2023-08-26 01:28:03
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文章目录前言一、查看GPU支持的CUDA版本二、安装CUDA三、确定torch、torchvision和python版本四、安装anaconda五、安装torch和torchvision 前言安装cuda版本的pytorch时踩了不少坑，网上安装pytorch的版本很多，一般的教程都是到pytorch的官网，利用网址和镜像源去安装，问题非常多。也有教离线安装的，但是没有正确的安装顺序，torch
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2023-08-30 18:19:18
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深度学习环境搭建--PyTorch安装--2022-7-19前言检查是否需要更新驱动下载PyTorch和Python的对应版本Anaconda创建环境 前言第一次装环境非常痛苦，遇到的问题巨多，好在人没事，已经是很大的幸运了。(#_#)检查是否需要更新驱动首先进入NVIDIA控制面板界面 点击系统信息，进入查看，选择组件即可查看支持的CUDA版本，我这里显示的是CUDA 11.7.99 (这里有
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2024-08-17 09:21:39
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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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# 使用Conda安装PyTorch时无法使用CUDA的探讨
## 引言
在深度学习领域，使用GPU加速模型训练的需求越来越普遍。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，支持CUDA（NVIDIA的并行计算架构），能够显著提高训练速度。然而，有些用户在通过Conda安装PyTorch时，发现无法使用CUDA。这篇文章将讨论这个问题的根源，并提供有效的解决方案和代码示例。
## CUDA与P
