CUDA、cuDNN以及pytorch_GPU的安装与配置

本文介绍了在Windows 10环境下,如何安装和配置CUDA 10.1、cuDNN,并详细讲解了PyTorch 1.4.0 GPU版本的安装步骤,包括检查NVIDIA驱动、下载安装CUDA、配置cuDNN,以及解决可能出现的问题,如torchvision的版本冲突。

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win10+cuda+cuDNN+pytorch1.4.0


首先先说一下,由于cuda下载需要与本地的显卡驱动程序相匹配,所以先检查一下自己的驱动程序属什么版本,版本太低的话可以先更新一下(pytorch1.4目前只支持cuda9.0以上版本,所以显卡驱动程序版本太低也不行)

 

                                           

打开显卡驱动程序,系统信息中检查NvCUDA.DLL的版本。下面是不同版本所对应的cuda版本

 

                           

显卡驱动程序更新方法如下:鼠标右键单击计算机-选择管理-在系统工具中-点击设备管理器-展开显示适配器-选中显卡驱动程序-右键单击它-选择更新驱动程序-弹出窗口-选择自动搜索更新选项-待安装完成即可。好接下来可以进行CUDA和pytorch_GPU的配置了。

1、先下载安装CUDA

下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,选择相应版本的CUDA进行下载就行(我选择的是本地安装,也就是先把安装程序下载下来,

参考资源链接:[深度学习环境配置CUDA+CUDNN+YOLO安装步骤](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7pmp06ghoj?utm_source=wenku_answer2doc_content) 在Windows系统上搭建YOLO目标检测的深度学习环境,关键步骤包括检查GPU兼容性、安装CUDA配置cuDNN以及安装PyTorch。首先,通过运行`nvidia-smi`命令检查GPU驱动程序是否安装正确,并确认支持CUDA的版本。根据GPU驱动的版本,下载对应版本的CUDA工具包。例如,如果驱动版本支持CUDA 11.7,则从NVIDIA官网下载CUDA 11.7版本,并进行安装安装CUDA后,需要下载并安装cuDNN库。这通常涉及到加入NVIDIA的开发者计划以获取下载链接,下载指定版本的cuDNN压缩包,并将解压后的文件夹放置在CUDA安装目录下。 接下来,创建Python虚拟环境以隔离开发依赖。推荐使用conda,因为其对CUDAcuDNN的支持较为完善。可以使用`conda create -n yolo_env python=3.9`命令来创建一个新的环境,并使用`conda activate yolo_env`命令激活它。 最后,安装PyTorch及其依赖 torchvision torchaudio。在激活的虚拟环境中,使用命令`pip install torch torchvision torchaudio`进行安装,确保指定的PyTorch版本CUDA版本相匹配,例如`pip install torch==1.11.0+cu116 torchvision torchaudio -f ***`。 完成以上步骤后,你的Windows系统上应该已经配置好了YOLO目标检测所需的深度学习环境,可以进行GPU加速的图像处理任务。为了更好地理解YOLO的安装使用,不妨参考这份资料:《深度学习环境配置CUDA+CUDNN+YOLO安装步骤》。这份教程详细记录了从零开始搭建环境的每一个步骤,确保用户能够顺利进行图像处理目标检测任务。 参考资源链接:[深度学习环境配置CUDA+CUDNN+YOLO安装步骤](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7pmp06ghoj?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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