Win10+anaconda+CUDA+pytorch+vscode配置

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Win10+anaconda+CUDA+pytorch+vscode配置。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.安装anaconda

官网https://www.anaconda.com 下载安装,路径全英文然后记得有一步添加path路径勾选上

2.安装CUDA

确认CUDA版本

这一步一定要确认自己电脑的GPU是否符号版本要求,打开anaconda prompt,输入nvidia-smi查看电脑GPU状态;
Win10+anaconda+CUDA+pytorch+vscode配置,Pytorch图像处理,Pytorch自学,pytorch,vscode,人工智能
CUDA version:12.0代表你的电脑所能安装的CUDA的最高版本,CUDA版本向下兼容,可以安装比12.0小的CUDA版本;
若电脑上已经安装CUDA,安装新的版本之前一定要先卸载旧版本具体方法参考:
卸载CUDA

确认CUDA和pytorch版本

根据官网:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
找到自己要安装的pytorch版本选择对应的CUDA版本

安装CUDA

一定要根据上面两步确认自己的电脑应该安装哪个版本的CUDA避免后续出现问题;
官网下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
Win10+anaconda+CUDA+pytorch+vscode配置,Pytorch图像处理,Pytorch自学,pytorch,vscode,人工智能
下载成功后双击.exe打开进行安装,有一步不选择精简,选择自定义安装。其他安装按照默认步骤进行即可,记住自己的安装路径;

3.安装cudnn

官网下载cudnn
Win10+anaconda+CUDA+pytorch+vscode配置,Pytorch图像处理,Pytorch自学,pytorch,vscode,人工智能

一定要选择和CUDA版本匹配的版本
注意这里下载需要注册,可以复制链接和迅雷一起食用效果更佳
下完成后,解压到本地,打开之前cuda的安装目录:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
找到你安装的版本目录,打开,找到bin、include、lib目录,将cuDNN压缩包内对应的文件复制到bin、include、lib目录。

4.安装Pytorch

打开anaconda prompt
Win10+anaconda+CUDA+pytorch+vscode配置,Pytorch图像处理,Pytorch自学,pytorch,vscode,人工智能
pytorch和python对应的版本:https://blog.csdn.net/Y2894297258/article/details/130775874

conda enc list #查看已经存在的虚拟环境
conda remove -n pytorch_c --all #删除名为pytorch_c的虚拟环境
conda create -n pytorch_x python=3.6 #创建名为pytorch_x的虚拟环境,python的版本根据需要选择
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch #根据pytorch官网给的conda命令进行安装,直接官网安装可能慢一些,可以使用国内的镜像源

安装完成后,输入

python
import torch
torch.__version__
torch.cuda.is_avalible() #true则为安装成功GPU版本的

5.vscode配置

安装VScode

从官网下载,然后默认安装

vscode配置pytorch环境

安装python插件
Win10+anaconda+CUDA+pytorch+vscode配置,Pytorch图像处理,Pytorch自学,pytorch,vscode,人工智能
添加Python解释器
按快捷键 “Ctrl+Shift+P” ,调出全局设置搜索窗口,然后输入 “Python:Select Interpreter” 后会出现 “Python:Select Interpreter” 选项,点击该选项;注意这里的python.exe要选择自己的pytorch环境下的;
激活pytorch环境
打开一个终端
若是PS中断输入文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-654971.html

cmd 			#回到CMD
conda activate pytorch_c #激活pytorch环境

到了这里,关于Win10+anaconda+CUDA+pytorch+vscode配置的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Windows下Anaconda+CUDA+CUDNN+Pytorch+VSCODE安装配置及常见问题(可行方案)

    前言 此处写的以自己GT730为例,主要针对老版本显卡的可行安装步骤 这个内容主要是针对自己折腾几天遇到的问题和解决方法的一个记录,用来作为自己的备忘,遇到同样问题可以参考,同时也感谢各位博主之前的分享,为我提供了极大帮助; 另外,若有其它问题也可留言

    2024年02月04日
    浏览(42)
  • pytorch环境配置(装cuda、cudnn)win10+cuda10.1+cudnn7.6.5+torch1.7.1 && 集显装pytorch

    为了装这个走了太多坑了,所以想写一篇具体教程,有缘人看吧,希望能解决你的问题。(第一次写文章啥也不懂,万一冒犯了啥,麻烦告知我改) 我anaconda很早就装过了,所以这里就不细说了。 电脑配置:win10+1050显卡(很久前买的电脑的) 一些弯路:现在的pytorch安装是可

    2024年02月04日
    浏览(33)
  • GTX1060+win10+CUDA11.3+cudnn8.2+pytorch1.11.0——个人配置踩坑日记

    以下是我亲测有效的使用 GTX 1060 的各部分安装版本 电脑系统:window 10 python版本:3.8.13 pytorch版本:1.11.0 CUDA版本:11.3 cuDNN版本:8.2 以下是我个人安装过程的步骤,以及我踩过的坑,这里解决踩坑问题主要参考: RTX3060+win10+CUDA11.2+cudnn8.2.0+pytorch1.8.0 环境——个人配置经验 Wi

    2024年02月06日
    浏览(60)
  • pytorch+Anaconda+python3.10+parcharm+win10安装简化教程

    Pytorch+Anaconda+Python3.10+parcharm+WIN10安装简化教程 1、首先登陆pycharm官网,https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ 2、下载community版本 3、下载完成后,双击安装,一直点下一步。 1、首先登录anaconda官网,https://www.anaconda.com/ 2、点击Download下载安装包 3、双击安装包安装,选择Just Me 4、更

    2024年02月02日
    浏览(41)
  • 从零开始配置深度学习环境:CUDA+Anaconda+Pytorch+TensorFlow

    本文适用于电脑有GPU(显卡)的同学,没有的话直接安装cpu版是简单的。CUDA是系统调用GPU所必须的,所以教程从安装CUDA开始。 可以配合视频教程食用:https://www.bilibili.com/video/BV12m4y1m7pq/?vd_source=06e4e8652ea90d79dadb7a59ff8acd36 CUDA是加速深度学习计算的工具,诞生于NVIDIA公司,是一

    2023年04月14日
    浏览(42)
  • win10 anaconda pytorch avalanche-lib 实验步骤记录

      生成conda源的配置文件: /home/hanmeimei/.condarc C:Userhanmeimei.condarc 改成如下北外源的内容: 清楚原先的下载配置缓存: channels:   - defaults show_channel_urls: true channel_alias: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda default_channels:   - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main   - https://mirrors.bfsu.edu.c

    2024年02月12日
    浏览(27)
  • Win10+非英伟达显卡+Anaconda+Pytorch安装stable diffusion

    1、参考:intel的集成显卡(intel(r) uhd graphics) 配置stable diffusion_C_小艾的博客-CSDN博客 2、中间碰到一些问题: 解决在Windows安装stable diffusion遇到“Torch is not able to use GPU”的问题_hcaohr的博客-CSDN博客想要一键启动:进入D:stable-diffusion-webuiwebui-user.bat   编辑模式   直接set pytho

    2024年02月12日
    浏览(35)
  • 最新版本的Anaconda环境配置、Cuda、cuDNN以及pytorch环境一键式配置流程

    本教程是最新的深度学习入门环境配置教程,跟着本教程可以帮你解决入门深度学习之前的环境配置问题。同时,本教程拒绝琐碎,大部分以图例形式进行教程。这里我们安装的都是最新版本~ 1.1 下载 首先,进入Aanconda下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 如果嫌下载慢的话,

    2024年02月13日
    浏览(39)
  • Python&aconda系列:GPU深度学习环境搭建:Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda以及对应版本

    官方推荐的cuda版本为10.2和11.3,这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。 以下是Pytorch和CUDA对应的版本 CUDA 环境 PyTorch 版本 9.2 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.0 1.2.0、1.1.0、1.0.0(1) 10.1 1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.2 1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.9.0、1.10.0、1.

    2024年02月02日
    浏览(59)
  • Win10使用Anaconda搭建Pytorch1.6.0(CPU指定版本)虚拟环境

    近期在阅读一篇关于跨域推荐中用户冷启动问题的论文《Cross-Domain Recommendation to Cold-Start Users via Variational Information Bottleneck》。 在死磕文章算法的时候发现自己属于“懂-不懂-懂-不懂…”的无限循环中,突发奇想“是否可以通过代码辅助理解文章算法?”于是开始琢磨起了论

    2024年02月04日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包