win10及win11安装cuda10.2+cudnn+pytorch超详细过程

最新推荐文章于 2024-03-30 16:01:42 发布
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#pycharm #python #windows #pytorch #人工智能 #深度学习 #机器学习

此博客围绕Python和PyTorch在Windows系统下的人工智能开发展开。涉及使用PyCharm工具，结合Python进行深度学习和机器学习相关操作，助力开发者在该环境下开展人工智能项目。
PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43557093/article/details/120684772

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ubuntu22.04安装cuda10.2
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05-26 2275
ubuntu22.04高系统安装低版本的cuda10.2
【YoloX部署——配置cuda10.2 cudnn8.1 tensorrt7.2.3-onnx转trt】
MITA1的博客
02-12 1829
cmd中切换到D:\TensorRT-7.2.3.4\bin路径下，运行trtexec.exe，传入–onnx、 --saveEngine、–device参数（–onnx是存放要转换的onnx的路径名称，–saveEngine是要保存的trt模型路径名）。源码在TensorRT-7.2.3.4\samples\trtexec中，若是需要重新编译，需要配置release模式下的属性，主要是配置cuda10.2、opencv、tensorrt等的include、lib等路径。至此，cuda10.2配置完成。
win11动手学深度学习安装过程（GPU版）（ CUDA Anaconda Mxnet )
spylinda的博客
03-01 6775
win11，动手学深度学习安装过程（GPU版）（ CUDA / Anaconda / Mxnet )（备忘） 一、检查及安装CUDA 首先检查显卡支持的cuda： 直接搜索NVIDIA，选择NVIDIA控制中心， 可以看到NVIDIA支持的最高CUDA 然后是安装 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 选择需要的版本，我这里选择的是v10.1 注： 我的显卡是GeForce RTX3060，查找后支持的Cuda最高版本是cuda1
Windows下载安装CUDA 10.2
01-07
Windows安装CUDA 10.2 你要有一张NVIDIA显卡。 进入官网下载，选择自己对应的环境后，选择local版本，然后Download，大小有2.6GB。 下载完直接双击运行安装。如果电脑上没有下载Visual Studio，中间会有一个提示，点一下那个框框然后Next就行。然后需要等待一段时间~ 安装完后，在安装目录下找到nvcc.exe，这就是CUDA编译器。 接着在cmd（win+R）里输入nvcc -V会显示它的版本，如下图。这样就算是安装成功！ 如果运行结果是找不到nvcc，那就把nvcc所在的bin目录加入到系统Path里，方法： 右键我的电脑 ——> 属性 ——>
CUDA10.2+cudnn7.6.5+pytorch1.10.0+torchvision0.11.1（win64）
weixin_45975858的博客
09-02 948
通过运行deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe查看GPU的状态，两个文件均在安装目录的extras\demo_suite文件夹中。找到对应的pytorch版本（CUDA10.2+python3.9+win系统）按提示安装好后，需检查是否安装成功。安装包下载好后，双击安装包进行安装。下载地址同pytorch。
亲测有效！！cuda10.2+cudnn10.2
11-10
Pytorch，tensorflow gpu运行必备！官网下载的太慢了。 里面包括win10环境下cuda10.2（百度网盘）+cudnn10.2文件 下载前请看自己的显卡版本能不能兼容cuda10.2！
win10下全套配置深度学习环境：Anaconda3 + CUDA10.2 + Cudnn + Pytorch1.6 + Pycharm（详细教程，亲测可用）
weixin_40247876的博客
07-23 2411
本文针对于电脑中配备有GPU，且有深度学习需求的小伙伴们，搭建一个可用无污染的深度学习环境。文章是借鉴综合了网上大神们的各种方法，再经本人综合而成的，如有雷同纯属意外。
win11+cuda+cudnn+pytorch安装
eplan21的博客
09-18 1895
3060+win11+cuda+cudnn+pytorch安装
win10+MX350显卡+CUDA10.2+PyTorch 安装过程经验总结
weixin_52451351的博客
07-07 1051
环境配置预览 联想小新Pro13 安装CUDA+cuDnn+PyTorch 参考(https://blog.csdn.net/m0_37867091/article/details/105788637) PyTorch下载方法问题、CUDA10.2自带samples的位置问题、Visual Studio 2019中CUDA模块缺失问题 1.PyTorch下载方法 ...
windows版本cuda10.2和cudnn以及cudart64_101.rar
05-11
由于英伟达网站总是崩溃，所以讲cuda10.2和它对应的cudnn放到这里。 另外，安装完成后可能会出现Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll的问题，江压缩包中cudart64_101.dll粘贴到安装cuda目录下的bin文件夹就可以了
[自用] win 10安装cuda 10.2和cuDNN 10.2
分享的滋味
10-13 286
之前已经安装cuda 10.0和cuDNN 10.0。
win10系统CUDA10.2安装教程 for colmap
qq_36048987的博客
04-26 588
参考网址https://blog.csdn.net/m0_37872216/article/details/103136477 cuda很不好下载 下载分享10.2 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1kqBZvBXE31Q0AqA8YKE2MQ 提取码：fymy
图神经网络环境配置：Win11+CUDA10.2+Pytorch1.10+DGL
weixin_46065198的博客
06-14 2915
过程参考我另一篇博文，配置好numpy等其他依赖包。 激活虚拟环境 查询pytorch和对应CUDA 进入Pytorch官网，根据需要的Pytorch和CUDA版本查看conda命令。 此处我配置Pytorch1.10+CUDA10.2，命令为： 运行太慢或网络连接失败，手动从以下4个网址查询需要的包，如果有则指定对应channel 这里使用以下命令运行成功，注意必须http开头才能成功。 虚拟环境下安装CUDA版本的DGL 打开DGL官网，直接开可能会很慢，搭梯子之后明显变快了。根据CUDA版本获得对应
win11+显卡驱动+CUDA+CUDNN对应版本安装
Vertira的博客
05-30 8834
第一步:查看自己电脑的显卡（） 看看电脑的显卡驱动是否满足下表10.0： 如何查自己电脑的显卡驱动，桌面---》鼠标右键--》显示更过选择（针对win11系统）--》选择NVIDIA控制面板 在这个面板上可以看到我的是3060笔记本显卡，显卡驱动版本511.69 明显满足安装10.2cuda。 也可以使用下面的方法检查自己显卡适合的驱动 第二布、下载并安装显卡驱动（如果自己电脑已经有满足的版本 ，就不要再重新安装了） 查看自己的GPU显卡驱动版本： 官网 Official Dr..
Windows11下多版本CUDA的安装与切换
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weixin_66540163的博客
03-30 9528
所以在安装新版本的 CUDA 时，一定不能高于该版本，我需要的新环境的 CUDA 版本为 9.0，低于 12.2，可以安装。更改 CUDA 安装时缓存位置（默认为 C盘，不更改也可以，但得与原先安装的 CUDA 的安装缓存位置不同，或者该位置为空）安装完新版本的 CUDA 后，此时运行的环境为新版本的 CUDA，当我们需要切换为其他版本时，仅需要对环境变量进行修改即可。至此， 新版本的 CUDA 与 cudnn 安装成功，可以使用该版本的 CUDA 进行 GPU 加速了。
深度学习第一步——Pytorch-Gpu环境配置：Win11/Win10+Cuda10.2+cuDNN8.5.0+Pytorch1.8.0(步步巨细，少走十年弯路）
weixin_63866037的博客
03-01 7477
这篇博客手把手教你搭建Pytoch-Gpu环境！可谓是良心制作！一步一步，自己感觉很详细，质量也很高，算是对配置Pytorch深度学习环境的一个总结！大部分人想学编程都被配置环境劝退，这个过程 难免会遇到各种各样的坑，但也正是这些坑让我们不断成长！希望这篇博客可以帮助到你，早日进军深度学习！
CUDA10.2显卡驱动安装
dally2的博客
05-12 4266
1 CUDA下载链接 CUDA10.2传送门 2 可直接命令行安装 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/comp
【CUDA】安装想要版本的CUDA（CUDA10.2）
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适用于CUDA 10.2的cuDNN Windows 10 x64版本
根据描述内容，“适合环境：win10 x64 cuda10.2”，进一步强调了该cuDNN版本的部署前提条件。用户在安装前必须确保已正确安装与之匹配的CUDA 10.2驱动及开发工具包（CUDA Toolkit），并且系统具备支持CUDA的NVIDIA...
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