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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CUDA8.0安装下载好了后就可以直接安装了，CUDA的默认安装目录为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\ 这里推荐使用默认的安装路径。如果没有VS环境的建议首先安装好vs环境，只需要选择安装C++环境即可。安装完之后CUDA_PATH_V5_0和CUDA_PATH这两个系统变量会自动为你添加上。环境变量配置： cuda8.0安装完成之后在
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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# 在 Ubuntu 上安装 CUDA 和 PyTorch GPU 的指南
对于想要在 Ubuntu 上使用 GPU 加速的开发者来说，安装 CUDA 和 PyTorch 是一项基本而重要的任务。以下是实现此过程的整体步骤和详细说明。
## 整体流程
下面是安装 CUDA 和 PyTorch GPU 的步骤总结：
| 步骤 | 任务 | 说明
原创
2024-08-09 11:33:28
623阅读
# 如何在Ubuntu上安装CUDA和PyTorch（GPU版本）
如果你是刚入行的小白，欢迎来到深度学习的世界！本篇文章将指导你如何在Ubuntu系统上安装CUDA及PyTorch的GPU版本。掌握这一技能，将为你在机器学习和深度学习领域的工作帮大忙。
## 流程概述
为了清晰地表达整个安装流程，下面是一个步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-05 04:56:33
390阅读
目前深度学习中比较主流的框架Pytorch，如何支持GPU环境。安装教程如下：首先安装CUDA和cudnn： CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。(官方解释)下载地址：CUDA Toolkit 11.5 Upda
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2023-10-09 15:11:27
290阅读
上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda、pip、轮子)。 上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结，这一期教大家如何在VS和Anaconda
还未下载安装 CUDA 和 Anaconda，点击后面的 1,2
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2024-08-30 14:10:02
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仅作为学习正点原子Linux嵌入式开发的学习笔记VS Code（全称：Visual Studio Code）是一款由微软开发且跨平台的免费源代码编辑器。关于它的细节我就不说了，直接进入正文。VS Code下载进入VS Code 官网 https://code.visualstudio.com/进行下载，VS Code安装将下载的安装包拷贝到虚拟机（Ubuntu）中，有两种安装方法，分别是图形界面安
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2023-08-30 16:49:26
364阅读
目录0.引言1.显卡驱动2.cuda3.cudnn4.torch5.问题 0.引言网上有关cuda安装教程很多，一步步照搬可能由于中间部件下载版本不同，导致后面无法成功安装，需要卸载重装的尴尬局面。为此，列出相关需要注意的点，请在安装前确保可下载的版本信息。首先从获得一块显卡开始。共需要安装的部件有：显卡驱动（下载可执行文件exe安装）cuda（cuda toolkits）（下载可执行文件exe
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2024-09-01 19:29:47
125阅读
目录1、安装NVIDIA显卡驱动2、安装CUDA（1）确定显卡支持的CUDA版本（2）根据自己显卡支持的CUDA版本，下载对应的CUDA版本（3）安装CUDA（4）配置环境变量（安装好CUDA后，系统一般会自动添加环境变量）（5）检验CUDA安装是否成功3、安装cuDNN（1）cuDNN是pytorch搭建深度学习模型的依赖，没有它，不能运行卷积等操作。（2）下载对应版本的cuDNN（3）下载的时
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2023-08-04 23:58:01
185阅读
（本文中部分内容引自参考博客，请大家支持原作者！）感谢大佬的教程，真的非常的通俗易懂！这里我安装的是Tensorflow2.3cuda版，也就是GPU版本，要安装CPU版本的小伙伴请勿参考本文！安装步骤注意：1.安装过程中需要C盘预留出10~15G左右的空间（实际上不需要这么多，为了保险起见尽量多留一些空间） 2.GPU版本需要你电脑的GPU支持Cuda的相应版本才能安装（如果你是老式独显或者
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2023-09-15 14:31:55
621阅读
Win10下Pytorch的cuda环境配置jupyter notebook出现如下问题：显卡型号为NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti使用torch.cuda.is_available()判断显示True,但是无法将tensor数据加载到GPU上。根据错误提示，显示**CUDA*型号不兼容。查看显卡CUDA版本 打开Anaconda Prompt，输入命令nvidia-smi（命
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2023-08-11 15:36:04
601阅读
我的机器没有nvidia的显卡，因此只能使用CPU模式，网上很多是GPU模式下的配置，对于CPU模式往往一句话带过，对于初学者来说，往往会摸不着头脑。因为每个人的机器多少会有差异，因此跟着教程做的时候通过会遇到一些意外的问题，不用怕，google之，真心感觉google的强大，很多问题一搜便有结果。建议大家在配置之前，认真阅读官网的教程，讲得很到位，会让你少走许多弯路。 安装
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2024-01-09 20:33:51
413阅读
在Win10上从零安装GPU加速版本的Pytorch更新Nvidia驱动安装CUDA安装cuDNN用pip安装torch验证Pytorch是否安装成功 本文在参考另外两篇文章的基础上，汇总讲解了Windows10系统 Python如何从零开始安装可以使用GPU加速的Pytorch版本。 能够使用GPU加速的前提是电脑安装了Nvidia显卡，全部的安装包加起来大概4-5GB。 这篇文章参考了
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2024-02-21 13:42:07
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近期手上有几个需要PyTorch的项目，自己在搭建环境时遇到了各种各样的问题，花了很长时间才解决。为了让后来的人少走弯路，特意整理一下。整体上整个过程可以分为大步：环境准备：windows 10, python 31. (optional) 安装Visual Studio（VS）。如果电脑上没有VS， 在安装CUDA时，有一个环节会提醒说电脑上检测不到VS，部分功能可能无法实现。我下载的版本为Mi
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2024-06-20 12:55:21
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m
原创
精选
2023-06-08 18:08:06
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安装了CUDA却不调用GPU的PyTorch
在深度学习的世界里，CUDA是让我们的程序飞起来的秘密武器。然而，有不少小伙伴在安装了CUDA后，PyTorch却依然不肯调用GPU。今天就来聊聊如何一步步解决这个问题。
## 环境准备
首先，我们得确保我们的硬件和软件环境都到位。以下是软硬件要求：
- **硬件要求**:
- 支持NVIDIA CUDA的GPU（如 GTX 1060 及以
# 安装CUDA与PyTorch的GPU兼容性问题
在使用PyTorch进行深度学习时，有时你可能会遇到“安装了CUDA但是PyTorch找不到GPU”的问题。这通常是由于环境配置不当导致的。本文将为你详细介绍如何解决这一问题。
## 流程概述
为了确保PyTorch能够正确识别并使用GPU，整个过程可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
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
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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