Win10，Cuda 11.1 下载与安装

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本文参考了网络上其它文档，具体不再一个个致谢，前辈们都是强大的指明灯！根据自己的具体情况进行了修改或勘误，血泪之作，仅供菜鸟借鉴使

目录 一、背景介绍 二、检查自己的电脑是否有GPU及显存大小 三、检查自己电脑显卡支持安装的cuda版本 四、Python、Pytorch和CUDA版本对应关系 五、CUDA下载 六、CUDA安装 七、检查cuda是否安装成功

Windows下Linux子系统WSL2安装cuda显卡驱动 windows环境要求： 在：启动或关闭windows功能 界面启动 Linux子系统 和 虚拟机平台 两个功能在BOIS开启虚拟

在训练网络报错,错误如下：报错原因：因为换了数据集，原本是CIFAR10数据集，CIFAR10数据集是10类，后来换了CIFA

1、问题 安装好torch  gpu版本之后，torch.cuda.is_available()一直返回False;   但是执行 torch.backends.cudnn.enabled is TRUE. 执行N

文章目录 前言一、CUDA二、Anaconda1.Anaconda2.安装完先检查一下通道配置3.cuDNN和Pytorch安装 参考 前言 安装cuda 一、CUDA CUDA，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平

（补充：Windows11用户请安装WSL 2，WSL 1是存在问题的） 本文假设已成功安装ubuntu子系统。首先声明，cud

展开全部 1、首先确认你的电脑是否安装了nvidia显卡，目32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333365633965前CUDA只支持Nvida的显卡&

前言 CUDA的安装需要两个包：CUDA Toolkit CUDNN（算是CUDA的一个补丁，用于优化深度学习） CUDA下载官方教程&#x

目录 一、介绍CUDA、cuDNN 1.CUDA 2.cuDNN 二、安装NVIDIA显卡驱动程序 1.查看显卡型号 2.安装显卡型号对应的显卡驱动 3.检验驱动是否安装成功 三、安装CUDA 1.确定CUDA版本 2.安

场景： 深度学习领域，使用GPU，使用pytorch框架 问题描述 做深度学习的小伙伴们可能都会在安装环境的时候经常遇到的cuda版本驱动版本以及和显卡是如何对应的&am

通过cmd命令行查看 打开cmd命令行窗口，在命令行输入： nvidia-smi 即可看到相应的显卡信息，以及显卡支持的cuda版本。 如下图所示&#xff0c

当我们有多块显卡时，可以使用以下代码，明确指定用哪一块显卡来训练数据(cuda:0 还是 cuda:1) devicetorch.device("cuda:0" if t

目录 1 前言2下载安装显卡驱动步骤2.1禁用nouvwau2.2重新建立initramfs image文件2.3英伟达官网下载显卡驱动2.4查看驱动包2.5安装显卡驱动2.6安装显卡驱动过程

这篇文章就当做是备忘录吧，方面后面自己来看，当然和我有同样问题的同学看了当然也会有帮助啊。 一、根据电脑显卡选择CUDA Windows系统打开NVIDIA控制面板，具体

显卡驱动、CUDA、cuDNN之间联系以及安装配置 前言：在配置PyTorch的过程中，显卡驱动、CUDA、cuDNN三者之间的关系、作用以及在众多版本中如何搭配一直困扰着我。虽然网上资料很多&

0. 显卡GPU的基础知识1. 显卡安装2. Optional: 卸载显卡(当你要换显卡的时候)3. 安装CUDACUDA 11.1 Ubuntu 20.04 4. Optional: 卸载CUDA附：问题合集ubun

Win7 64位系统，VS2010环境下编译cuda-convnet指南 注意： 1. 本文给出的方法的最低要求为win7 64位系统和vs2010，其他需要装的软件第三方

因项目代码需要安装，最终环境配置如下： tensorflow 2.1.0 cuda_10.2.89_441.22_win10.exe cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.