我的配置:win11+RTX3060 虚拟环境的cuda和cudnn没有这么复杂,以下代码可以搞定:
# 安装CUDA
conda search cudatoolkit #搜索可用版本
conda install cudatoolkit=11.0 # 指定版本
# 安装cudnn,如果不指定版本,在安装CUDA之后,会自动匹配对应版本的cudnn安装
conda search cudnn
conda install cudnn=7.3 # 指定版本
1、下载cuda和cudnn 版本要对应,我这里选择的是cuda11.6+cudnn8.4(for 11.x) (1)cuda下载链接:这里 存放临时文件的地址(自己设置) D:\CUDA 之后出现绿黑色的安装界面一路下一步即可。 (2)cudnn下载链接:这里 下载后是一个压缩包,解压后,在c盘新建一个tools文件夹,把刚刚解压出来的文件夹重命名为cuda放进去。 (3)修改环境变量:
设置——系统——系统信息——高级系统设置——环境变量——下方的系统变量中找到path——编辑——新建两项: C:\tools\cuda\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin 具体位置要根据电脑情况修改,最后定位到bin即可。 (4)验证 win+r cmd,终端中输入:
nvcc -V
报出版本信息即安装成功。
2、下载anaconda(下载链接) 选个比较新的版本下载后,一路next安装即可(最好改个安装位置,将来它会很大)。 (1)打开anaconda prompt创建环境
conda create -n tensorflow python=3.6
conda create --prefix=D:\Anaconda3\envs\pytorch python==3.7 #指定安装路径
(2)进入环境
activate tensorflow-gpu?
(3)安装
conda install ipython
conda install jupyter
ipython kernelspec install-self -user
(4)修改jupyter默认路径 在jupyter notebook的快捷方式-属性里,目标那一项把%以内包括%的全部内容修改为:"D:\你的路径" (5)换源
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
3、tensorflow-gpu
#会自动安装适合的版本,我的电脑貌似只能运行2.x的tensorflow版本
conda install tensorflow-gpu==2.1.0
4、pytorch环境安装conda install cudnn 在官网自己选择对应的环境,按照给出的命令直接安装/
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
5、验证
``
import torch print(torch.cuda.is_available())
``# Tensorflow import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) `
6、yolov5的环境配置:
conda create --prefix=D:\Anaconda3\envs\pytorch python==3.7
activate pytorch
pip install pyqt5
conda install cudatoolkit=11.3 cudnn=8.2.1
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install -r requirements.txt
参考链接: 1、版权声明:本文为CSDN博主「不用在意昵称」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44305720/article/details/113037445 2、https://blog.sina.com.cn/s/blog_14935c5880102wu86.html 3、https://jingyan.baidu.com/article/9faa7231ea189e063c28cbde.html 4、https://blog.csdn.net/weixin_43341756/article/details/121026523 5、https://blog.csdn.net/weixin_44407699/article/details/104769272 6、https://blog.csdn.net/Sir666888/article/details/122073675 7、https://blog.csdn.net/liwei940638093/article/details/113811563?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_baidulandingword~default-0-113811563-blog-122073675.pc_relevant_multi_platform_featuressortv2dupreplace&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3 8、https://www.bilibili.com/read/cv14568709/ (yolo5:AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on <mod)
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