cuda 91+win10+torch_GPU+tensorflow_GPU

最新推荐文章于 2025-02-26 08:00:00 发布
最新推荐文章于 2025-02-26 08:00:00 发布
阅读量787 收藏
点赞数
分类专栏： 读书笔记 文章标签： tensorflow 深度学习 python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Zlionheart/article/details/128438508
版权

 

目录

NVIDIA升级（可忽略）

cuda91下载

​编辑

环境配置

cuDNN下载

查看是否安装成功

 ​编辑

 tensorflow_GPU下载

参考链接

NVIDIA升级（可忽略）

注册登录后对应自己的NVIDIA版本下载 链接：Log in | NVIDIA Developer

cuda91下载

链接：https://developer.nvidia.com/cuda-91-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

自定义安装，不勾选Visual Studio Integration 如下图所示

 

环境配置

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1目录路径都存在的话，可进行下一步设置环境变量。

进入cuda安装路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\extras\demo_suite

同样用cmd，分别输入deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe，若都显示 Rsult=PASS 则说明通过，否则需要重新安装
 

cuDNN下载

选择合适链接即可 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse713-91

下面的三个文件夹复制到Cuda的对应的安装目录下，注意cudnn其lib文件下x64勿替换cuda其lib下的x64文件，而是将cudnn其lib->x64下的文件复制到cuda其lib下的x64文件里。放进去即可。

查看是否安装成功

ncvv -version

 

torch_GPU

 cuda9.1+torch0.4.0+torchvision.0.2.2+python3.6.x配置_HHHHGitttt的博客-优快云博客_torchvision0.2.2

tensorflow_GPU下载

链接 https://www.ngui.cc/el/807707.html?action=onClick

参考链接

win10安装cuda9.1_3D_vision的博客-优快云博客_cuda9.1安装

Windows下CUDA9.1的安装过程_LETUTU的博客-优快云博客_cuda9.1

win10-cuda9.1+cuDNN7.1+pytorch1.1-GPU安装_qq_34734303的博客-优快云博客_cuda9.1 cudnn7安装windows10 64位 Tensorflow安装--CUDA 9.1+cuDNN7.1+python3.6.4+tensorflow-GPU1.7.0安装详解
 

Win10下 anaconda3 + cuda11.3 + TensorFlow_GPU2.6.0 + Pytorch_GPU1.10.1
xiao_yun_zi的博客
04-09 1万+
Win10 + CUDA11.3 + TensorFlow GPU2.6.0 + Pytorch GPU1.10.1
Python+CUDA+CUDNN+Numpy+Tensorflow_gpu版本建议
weixin_45916575的博客
06-23 497
经过测试的机器学习中python与可用各个库版本搭配关系
CUDA9.1的tensorflow-gpu的.whl文件
11-08
解决官网下载的CUDA9.1版本的tensorflow在运行import tensorflow as tf时报OSError: [WinError XXX] 找不到指定的模块/Could not find 'cudart64_90.dll'的错误，适用于CUDA9.1的windows版本
cuda9.1版本如何安装torch和cuda
爱敲代码的小赤佬
09-06 3558
在实验室电脑又重新装了下环境，机器cuda版本过低还很罕见（cuda9.1）,找了好久没找到对应的torch版本，多谢学长的帮助。 对应版本：cuda9.1+torch0.4.0+python3.6(3.6以上不行)。 pip install http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl conda install pytorch=0.4.0 cuda91 -c pytorch conda instal
Windows安装GPU版本Pytorch最安全快速便捷的方法
最新发布
振华OPPO的博客世界
02-26 1455
讲解了如何安装Pytorch，但是因为网络问题很难下载和安装成功，因此整理下这些年总结的离线安装方案，帮助大家更快安装好深度学习环境。文中还需要具备和的基础知识。
CUDA9.1+pytorch0.4.0安装
LiDongLiang111的博客
09-17 1120
CUDA9.1版本以及pytorch0.4.0安装 CUDA9.1的安装 百度即可 pytorch0.4.0安装 在pycharm中无法找到对应版本，加入镜像也无法解决问题，下载好pip后可以通过该链接下载CUDA91版本对应的torch。 pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 然后可以更新torchversion版本 pip install torchvision==0.
cuda9.1+torch0.4.0+torchvision.0.2.2+python3.6.x配置
usernameisnotexist的博客
07-02 2468
版本对应如下：cuda9.1+torch0.4.0+torchvision.0.2.2+python3.6.x配置torch0.4.0下载：cmd窗口敲 下载文件名： 不要在pycharm里安装torchvision，它会自动安装最新版本，自动升升级torch的版本以匹配torchvision。。。torchvision.0.2.2下载：cmd窗口敲 若出现 “from torch._C import * ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”报错可能原因是n
cuda9.1 tensorflow1.6
jacke121的专栏
04-29 3951
cuda9.1不支持tensorflow1.6，1.5cuda9.0 支持tensorflow1.6，1.5cuda9.1想要支持的继续看：mind/wheels是tiny mind开发的为Linux准备的特殊版本的tensorflow，包含支持CUDA9.1的tensorflow。fo40225/tensorflow-windows-wheel是为了windows准备的。搬运下载链接：linux...
WIN10+tensorflow-gpu-1.15+torch安装踩过的坑
Blddwkb的博客
02-23 1417
1.python尽量不要装太高版本，3.7够用了2.CUDA重新安装是比较简单的，但是需要考虑pytoch+cuda+python版本的兼容性3.需要用tensorflow-gpu时可以只在anaconda里安装对应版本的cudatoolkit和cudnn，不用重新安装本地CUDA。4.非必要不要用conda install，各种问题。pip最好。
win10 NVIDIA GeForce GTX 950M安装tensorflow_gpu_1.9.0和torch_1.1.0
12-21
总结一下，要在配备NVIDIA GeForce GTX 950M显卡的Windows 10系统上安装TensorFlow GPU 1.9.0和PyTorch 1.1.0，你需要依次完成CUDA和CuDNN的安装，然后通过pip分别安装TensorFlow和PyTorch。最后，通过编写简单的...
Ubuntu18.04安装python3.8+pytorchV1.7.1 + cuda11.0+cuDNN 8.0.0 + tensorflow2.4.0+tensorflow_gpu-2.4.0
czmjy的博客
10-20 1283
Ubuntu18.04安装python3.8+pytorchV1.7.1 + cuda11.0+cuDNN 8.0.0 + tensorflow2.4.0+tensorflow_gpu-2.4.0
cuda 9.1window10
01-19
cuda9.1
windows10环境下的CUDA9.1安装包
01-04
外网一般下载到最后都是失败，此次上传的是CUDA9.1，需要的小伙伴可以下载
最近CUDA9.1 Windows10版本的官网总是下载失败，CUDAWin10版本+可运行CUDA9.1的Tensorflow
05-22
先安装tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，然后安装cuda_9.1.85_win10.exe（百度云链接链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1jKaFKwMEKIQR60PtH09jwg 密码：付积分的私信我，给密码，1.35G离线版CUDA，官网最近下载不了），将cudnn库（从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download官网下载）中的文件添加到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1下的对应文件中，在path路径添加如下： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\lib\x64 使用命令nvcc -V测试是否安装成功 注意现在的Tensorflow还不支持CUDA9.1，所以需要下载本文件中的tensorflow
cuda_9.1.85_win10.exe百度云
05-13
最新版cuda9.1.85 for win10离线下载包，官网早就被封了根本下载不下来。附有cuda_9.1.85.1_windows补丁
CUDA9.1：用于win10中安装tensorflow-gpu
04-10
由于cuda9.1资源太大，所以只好通过百度网盘分享，文档中是链接和密码，如果失效，请联系我，留下邮箱。文档中是CUDA9.1版本，官网下载不下来，在这里分享一下，有需要的朋友可以从这里下载。有需要cuda9.0以及cudnn7.1的朋友可以从我的其他博客中下载，windows中安装tensorflow-gpu的详细教程也在本人其他的博客中，过程很详细哈哈，上个资源我只想要2积分，很奇怪系统定了5积分。。。不过资源肯定好用，本人使用的。
Windows10下安装GPU环境Cuda和Pytorch教程图解
weixin_40547993的博客
06-12 5072
在深度学习和高性能计算领域，利用GPU进行计算已经成为提升效率的关键手段。CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它使得开发者能够利用NVIDIA GPU的强大计算能力。同时，PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，以其易用性和灵活的动态计算图受到了研究人员和开发者的青睐。为了在Windows10系统上充分利用GPU进行深度学习训练，需要正确安装和配置CUDA和PyTorch。
cuda9.1环境下安装pytorch
xiongxyowo的博客
08-25 5398
由于要用一些奇怪的包，导致需要安装与cuda版本匹配的pytorch，然而： 惊喜地发现实验室服务器上的cuda版本是9.1的。但是又不可能去更新服务器的cuda版本，所以只能硬着头皮去找看看有没有旧版的pytorch。而这个时候去pytorch官网找的话： 有cuda9.0的，有9.2的，就是没有9.1的。这个时候其实可以打开： https://download.pytorch.org/whl/cu91/torch/ 这里面其实就有支持cuda9.1的pytorch包： 可以看到最多只支持到pyt
Pytorch + Win10系统 + pip安装+ CUDA9.1版本（安装CUDA10.2版本）
优快云1683的博客
07-01 8214
我的电脑是Win10系统64位，安装python3.7.4版本，电脑本身CUDA 9.1，此处下载新版本CUDA 10.2，下载安装pytorch 目录一、确定配置1. 检查电脑系统win10（win还是linux）2. 确定Python版本3. 确定显卡，查询CUDA版本二、CUDA1. 查询并下载CUDA2. 下载CUDA3. 安装CUDA4. 测试CUDA是否成功安装三、Pytorch1. 下载Pytorch2. pip 安装3. 测试是否安装成功 一、确定配置 1. 检查电脑系统win10（win还
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Zlionheart

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值