Windows系统cuda、cudnn与pytorch下载与安装的经验本文会分享自己在安装cuda、cudnn和pytorch过程中的经验与教训，包括涉及装错cuda版本后怎么卸载。检查版本打开NVIDIA Control Panel，查看自己的驱动能支持最高到什么版本的cuda。操作步骤如下： 我的驱动最高可以支持cuda11.8，因此可以装cuda11.8及更早的版本。cuda和cudnn的下
# 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
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Anaconda在清华镜像中下载Anaconda，我们下载的版本是 Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64.exe 之前将Anaconda安装到了D盘，要卸载干净后重新安装到了C盘下。安装时有一个添加进环境变量的配置要记得勾选。cuda11.6cuda官网默认的是11.7，为配合pytorch需要安装cuda11.6版本。cuda安装时点“自定义”即可。我们的默认是cud
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2024-05-14 20:40:01
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为了跑一个代码做对比实验，环境需要低版本的Tensorflow-gpu1.7.0，然后你就会发现原来配的cuda10的驱动不行，对应版本还得cuda9.0驱动，那cudnn还得换，网上搜了一下，跟我想的一样去建虚拟环境可以完美解决多环境问题，但是后期的种种都找不到答案，所以写文章记录一下~~~1.安装anaconda这一步骤不是重点，去官网下载便是，默认base的环境别去改变好了2.查看版本对应关
1、anaconda安装1、下载地址：小强软件商城-Pytorch安装包专用和安装路径在小强软件商城，下载好anaconda安装包后，解压开始安装2、安装anaconda的步骤，只需要注意在这里（下图），勾选环境变量即可，否则安装完后，要单独配置系统变量。其余的一直默认下一步即可3、安装完后，点击电脑左下角的anaconda命令窗口（prompt）2、切换下载源4、输入命令（作用是生成.conda
在安装 PyTorch 的 CUDA 支持时，Windows 11 用户可能会遇到一些兼容性问题。本文将详细记录“win11不能装cuda pytorch”的解决过程，探讨版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化。
## 版本对比与兼容性分析
在安装 CUDA 和 PyTorch 之前，首先要了解当前版本的兼容性。Windows 11 对 CUDA 及 PyTorch 的
在安装了多个cuda版本后，可能会遇到版本冲突，或者cuda 版本和torch版本不兼容的情况。这个时候就需要手动切换cuda版本。第一次修改首先，我们先检查一下当前的cuda版本。$ cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA Version 10.0.130然后，在/usr/local/目录下查看自己安装的cuda版本，如下图所示：$ ll /usr/local
小白一个，从开始从老师那里听说了GPU编程这一回事，回去就自己尝试配置编程环境。虽然在博客上看了大佬们的教程，对我这个菜鸟来说很困难，感觉不是很详细。按照其中一个的教程配置了不下10次，我同学的是配置好了，但是我的怎么都运行不了。但在我的坚持下，环境总算是搭建成功了，我这篇博客主要参考了 和 两篇博客，感谢大佬们的帮助！！！我就用我亲身体验，写下这篇博客，以供初学者参考，希望大家能指出其中不足
win10下pytorch-gpu安装以及CUDA详细安装过程1.Cuda的下载安装及配置 首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。 &nb
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2023-12-29 14:59:40
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Pytorch安装以及必要解释这里先装anaconda还是cuda或者cudnn都是可以的，因为我是先装的anaconda，所以就一这个展开。Anaconda：以便捷获取包且对包能够进行管理，包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易，同时对环境可以统一管理的发行版本。下载：这里要注意，上面的这个勾选与否与
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2024-08-30 11:10:50
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总结：直接在官网生成最新版命令安装（最好不要用国内镜像源），如果torch.cuda.is_available()返回False，升级显卡驱动，基本上可以解决。pytorch安装pytorch官网选择要安装的版本和安装方式（建议选择Conda安装最新版），会自动生成安装命令，打开 Anaconda Prompt ，直接复制命令安装就可以了。特别注意：如果电脑有NVIDIA独立显卡，选择对应的CUD
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2023-10-30 14:26:11
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概念介绍什么是GPU？GPU全称是Graphics Processing Unit，即图形处理器，是一种专门进行绘图运算工作的微处理器。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但是GPU相较于传统的专为通用计算而设计的CPU，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算，对运行深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算机比传统CPU上运行相同的计算速度快10
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2023-07-23 21:47:22
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0. 前言对于一些特殊的算子, 我们需要进行定制其前向和反向的过程, 从而使得其能够获得更快的速度, 加速模型的训练. 这样, 我们自然会想到使用PyTorch的cuda扩展来实现, 这里, 我将以一个简单且易于理解的例子出发, 详细的介绍如何构造一个属于你的cuda扩展.1. 为什么需要写cuda扩展?由于我们的一些特殊结构可以由基础的pytorch提供的算子进行组合而形成, 但是, 其问题是[
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2023-10-07 21:38:58
166阅读
1.设备分配torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且您分配的所有CUDA张量将默认在该设备上创建。所选设备可以使用 torch.cuda.device 环境管理器进行更改。 一旦分配了张量，您就可以对其执行操作而必在意所选的设备如何，并且结果将总是与张量一起放置在相同的设备上。 默认的情况下不允许进行交叉 GPU 操作，除了 copy_() 和其他具有类
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2024-02-09 11:20:29
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Pytorch-GPU，Cuda，Cudnn说明说明：网络上很多教程只是把流程走了一遍，可能跟着操作走，能够达到目的，但是总缺少点什么，没有理解每个步骤的意思，所以来分享一下1：Cuda因为自己的电脑是刚重装系统，此时是没有Cuda的，需要自己安装Cuda，也就是说你输入nvcc -V，提示'nvcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件 所以说，在安装Pytorch之前，需要安装
Ubuntu18.04安装CUDA10.0+cuDNN+Anaconda+Pytorch+Pycharm一、安装显卡驱动程序我的电脑上是Nvidia GeForce GTX 1060 6GB独立显卡，因为没有驱动根本用不了显卡嘛，所以我们先来安装显卡驱动，接下来介绍的安装方式简单易行。选择软件与更新 点击左下角设置 点击附加驱动-–>选择推荐的驱动（tested）—>点击右下角应用安装
最近在配置pytorch机器学习的环境，遇到过一些问题，现在记录一下供参考。网上虽然也有很多教程，但是有些过时了，有些不全面。这一篇尽可能全面的说明一下配置步骤，重点是软件之间的版本匹配问题。目录1 Visual Studio 2019安装2 CUDA和cuDNN安装3 Pytorch安装4 环境测试我的电脑和配置：Windows 11RTX 2050需要安装的软件（组件）：Visual
文章目录1. docker使用GPU2. 镜像cuda版本和宿主机cuda版本不兼容2.1 确定问题2.2 解决方案3. ubuntu上安装GPU驱动4. NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux 1. docker使用GPU首先介绍几个事实：最初的docker是不支持gpu的为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docke
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2023-07-21 11:07:54
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最近发现网速太慢，用anaconda配置环境根本搭建不起来，没办法只能另想出路，试试docker，发现简直是我的救星，分享一篇借鉴别人的Docker环境配置。一、安装Docker1.更新系统软件，并下载必要工具sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-c
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2024-02-04 10:16:41
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# 使用 PyTorch 实现 CUDA 加速：新手指南
如果你刚入行，并想利用 PyTorch 结合 CUDA 加速深度学习任务，别担心！这篇文章将一步一步指导你完成这一过程。以下是实现 PyTorch CUDA 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 CUDA 驱动程序和 PyTorch |
| 2 | 验证 CUDA 是否安装成
原创
2024-10-28 04:08:02
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