记个cuda10.0的win-torch下载地址

最新推荐文章于 2024-11-09 21:58:45 发布
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分类专栏： others 文章标签： python
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win10下pytorch深度学习环境搭建cuda10.0-py3.7图文并茂含下载链接
qq_39954916的博客
10-10 647
安装步骤 1.检查显卡驱动版本看是否有合适的GPU, 若有，则安装Cuda与CuDNN 2.下载pytorch安装文件，进行pytorch的安装 一、安装cuda 1、检查电脑是否有合适的GPU 在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本。 点击 帮助->点击 系统信息 弹出下面的对话框，在驱动程序版本那一栏就能看到该计算机使用的驱动版本。 如果同时存在集成显卡的，要把独立显卡设置为默认的显卡。 ...
yolov5环境搭建之“CUDA10.0也可以正常运行pytorch1.7.1”及其他小问题总结
weixin_45145550的博客
04-24 4858
问题一：CUDA10.0也可以正常运行pytorch1.7.1 在初步搭建完毕yolov5环境之后运行程序，发现出现下面这个问题: 通过查阅资料，出现这个问题大概率是因为torch版本太低的问题。我的电脑只配置了CUDA10.0，由于CUDA10.0版本对应的torch版本为1.2.0（官网🔗） # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch 这不符合要求（pytorch&g
cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38.zip&cuda_10.0.130_win10_network.e百度云下载链接.docx
05-02
cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38.zip cuda_10.0.130_win10_network.exe
python-pytorch-cuda下载参考（自用，推荐有用链接）
Vv_x_vV的博客
11-09 419
版本考虑顺序（仅供参考，考虑配置难度，个人倾向）：cuda-->pytorch-->python，记得配置在虚拟环境，可以配多个。
torch的下载
knighthood2001
03-02 1万+
在自己cmd中或者pycharm终端输入即可。查看cuda版本，我这里是12.3。不过最好自己事先安装一下numpy。选择与自己cuda版本相近的。直接本页面往下滑就能看到。
CUDA10.0网盘下载
Mr.Zhang_9436的博客
02-04 3716
免费分享CUDA10.0版本网盘链接下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1rMgjkW-gkOfliiykhvZc9w 提取码：g388 对应版本的cudnn下载链接： https://download.csdn.net/download/qq_39330829/14965148 若有帮助，麻烦关注一下，共同学习！ ...
cuda-10-0.zip0
03-16
cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
Windows10+pytorch+cuda10.0环境配置教程
qq_23976207的博客
01-17 1800
一、安装CUDA 下载cuda，下载链接CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 点击下载，下载完成开始安装。 选择安装的临时目录。点击OK。等待几分钟。
win10+cuda10.0+conda安装pytorch
u010979838的专栏
11-01 6309
准备：anaconda3.7,cuda10.0,cudnn7.6 新手小白自己安装真的是太痛苦了，感谢网友们提供的各种思路。尝试了很多，终于装成功了。 根据网友提供的安装好了tensorflow2.0-gpu，安装成功，再次诚心感谢各位大佬提供教程！！！ 但是装pytorch时出现各种问题，首先是直接同官网的指令，由于网速问题，经常报错read time out. conda 创建虚拟环境...
Win10++anaconda+Pytorch1.2+cuda10.0+cudnn安装实录（可推广至各个版本）
qq_44717594的博客
10-20 820
Win10++anaconda+Pytorch1.2+cuda10.0+cudnn安装实录（成功版本） **前言：**至于为什么要出这么一个总结，原因说来话长，总结而言 就是为自己的作死买单（意外在另外一个系统（ubuntu）里面格式化了自己系统（win10）里面的D盘，所有软件都没有了） 希望这个教程能管用（一定要看完，保证你满意） 如果你在运行过程中出现了任何问题，及时和我留言，我尽最大努力帮你解决。最主要的目的还是希望能和大家多交流多讨论。 注：我是一名向视觉领域进军的小学生，希望和大家多交流哦，有好
cudnn-10.0-windows7-x64-v7.5.0.56.7z
07-06
从官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载太慢！！这个版本是适用于win7，CUDA10.0的v7.5.0，小伙伴看清楚不要弄错了
Win7,Win8,Win10系统下CUDA8.0安装包优快云下载，百度网盘下载
06-09
亲测好使，永久有效。GPU拥有大量能够并行运算且共享多级显存的处理单元，基于CUDA构架可以方便地对GPU进行访问。相比起来CPU适合逻辑运算，GPU适合数据密集的并行运算。大大降低了算法时间复杂度。
CUDA10百度网盘下载链接和提取码.txt
11-08
windows版CUDA10百度网盘下载链接和提取码 cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
pytorch1.9离线版资源，cuda10.2 +对应的cudnn
07-22
pytorch1.9离线版资源，cuda10.2 +对应的cudnn
cuda10.0和cudnn10.0.txt
04-17
cuda10.0和cudnn10.0下载，百度网盘资源，有时官网的cudnn会打不开，无法下载，这里百度网盘备份下载。
cuda10、cudnn10下载链接（百度云版）
韩韩的博客
01-29 1万+
cuda10需要注册账号以及科学上网，目前网络上给大家提供的下载链接又是csdn的下载，需要积分，这对于没有积分的用户非常不友好。对此，我给出了百度云的链接。如果对各位有用，请点赞、关注、评论支持一下啊。 百度云链接 提取码：o12j ...
pytorch与cuda版本对应下载
Jum_Summer的博客
08-26 7837
在linux上执行pytorch程序时，代码要求pytorch版本>1.0，但安装后，由于cuda版本太低，导致运行出现错误，提示 AssertionError: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10000). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nv
保姆级下载安装GPU(CUDA)版本PyTorch
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Luobinhai的博客
07-05 3万+
摘要用心了
深度学习环境配置相关下载地址整理（cuda、cudnn、torch、miniconda、pycharm、torchvision等）
qq_15060477的博客
02-06 1462
一、深度学习环境配置相关：1、cuda：2、cudnn：5、pycharm：6、pytorch:8、opencv：二、其他1、gihub：2、cmake：3、mingw：
! check.warn(importable) running build_ext building 'mast3r_slam_backends' extension "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\HostX86\x64\cl.exe" /c /nologo /O2 /W3 /GL /DNDEBUG /MD -IC:\Users\Mr.Wan\MASt3R-SLAM\mast3r_slam/backend/include -IC:\Users\Mr.Wan\MASt3R-SLAM\thirdparty/eigen -IC:\ProgramData\anaconda3\envs\mast3r-slam\Lib\site-packages\torch\include -IC:\ProgramData\anaconda3\envs\mast3r-slam\Lib\site-packages\torch\include\torch\csrc\api\include -IC:\ProgramData\anaconda3\envs\mast3r-slam\Lib\site-packages\torch\include\TH -IC:\ProgramData\anaconda3\envs\mast3r-slam\Lib\site-packages\torch\include\THC "-IC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include" -IC:\ProgramData\anaconda3\envs\mast3r-slam\include -IC:\ProgramData\anaconda3\envs\mast3r-slam\Include "-IC:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\include" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\NETFXSDK\4.7\include\um" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22000.0\ucrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22000.0\shared" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22000.0\um" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22000.0\winrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.22000.0\cppwinrt" /EHsc /Tpmast3r_slam/backend/src/gn.cpp /Fobuild\temp.win-amd64-cpython-311\Release\mast3r_slam\backend\src\gn.obj /MD /wd4819 /wd4251 /wd4244 /wd4267 /wd4275 /wd4018 /wd4190 /wd4624 /wd4067 /wd4068 /EHsc /O2 -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -DTORCH_EXTENSION_NAME=mast3r_slam_backends -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 /std:c++17 gn.cpp 分析报错
最新发布
03-13
从日志来看，这是在构建 C++ 扩展模块时发生的一个编译错误，涉及到了 `gn.cpp` 文件的解析问题。以下是针对此情况的一些常见原因及解决方案。 --- ### 可能的原因 1. **缺少头文件路径或库链接** 编译器无法...
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