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序言:最近项目需求,需要重新配置一台服务器环境,所以记录一下配置过程 目录 1. 安装cuda 1.1 下载对应的cuda 1.2 安装 1.3配置环境变量 2.安装cudnn(复制bin、include、lib文件夹下的文件到CUDA对应目录下) 3. 安装Pytorch 3.1 下载对应的版本 3.2 验证是否安装成功 1. 安装cuda 1.1 下载对应的cuda 打开英伟达控制面板--帮助-系统信息--组件--查看3D设置,找到cuda核心版本 11.6![]() 安装路径可以选择不安装在c盘,不然你的c盘会爆炸的,我选择的是安装d盘,但是需要我们在配置环境变量的时候选择对应的路径。 1.3配置环境变量CUDA安装成功后,打开计算机->属性->高级系统设置->环境变量,查看系统变量下是否有CUDA_PATH和CUDA_PATH_V11_6两个环境变量,对应的值即为CUDA的默认安装目录(如果没有,则需要手动新建这两个环境变量)。win+r打开cmd窗口,输入nvcc -V后回车查看到CUDA相关信息即为安装成功。 首先解压cudnn-windows-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.zip得到cudnn-windows-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive文件夹,需要将该文件夹中bin文件夹、include文件夹以及lib文件夹下x64文件夹中的文件分别复制到CUDA安装目录下的bin文件夹、include文件夹以及lib文件夹下的x64文件夹。(要到自己安装的对应目录下去找) 3. 安装Pytorch 3.1 下载对应的版本进入官网,根据自己的电脑配置选择相应的版本,会在下方生成对应的安装语句,复制语句即可完成安装。Start Locally | PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
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