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Win10下CUDA环境搭建 - Win10 + VS2019 + CUDA11.0 + Cudnn8.9.7 + Python3.8 + Pytorch...

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简介:
本教程详细介绍在Windows 10系统上安装配置CUDA 11.0、Cudnn 8.9.7,搭配VS2019和Python3.8环境,并集成PyTorch的全过程。 在Windows 10系统上配置本地CUDA环境所需的所有文件及最新最详细的安装教程都在这里了。涵盖的软件版本包括:VS2019、CUDA 11.0、Cudnn 8.9.7、Python 3.8以及Pytorch 1.7.0和TensorFlow 2.10。

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  • Win10CUDA - Win10 + VS2019 + CUDA11.0 + Cudnn8.9.7 + Python3.8 + Pytorch...
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    本教程详细介绍在Windows 10系统上安装配置CUDA 11.0、Cudnn 8.9.7,搭配VS2019和Python3.8环境,并集成PyTorch的全过程。 在Windows 10系统上配置本地CUDA环境所需的所有文件及最新最详细的安装教程都在这里了。涵盖的软件版本包括:VS2019、CUDA 11.0、Cudnn 8.9.7、Python 3.8以及Pytorch 1.7.0和TensorFlow 2.10。
  • Win10与Ubuntu基于Pytorch的深度学习(Anaconda+CUDA+PyCharm)
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    本教程详解在Windows 10和Ubuntu系统中使用Anaconda、CUDA及PyCharm构建PyTorch深度学习开发环境的过程,适合初学者参考。 本次安装包括以下四个步骤:1. 安装Anaconda;2. 安装CUDA 10.1(因为选择的PyTorch版本为1.4,支持CUDA 10.1);3. 安装PyTorch;4. 安装PyCharm。 一、安装Anaconda 对于Windows 10用户: - 访问Anaconda官网下载页面。 - 根据电脑位数选择合适的版本进行下载并安装。在安装过程中,请确保勾选了两个特定选项(具体选项未详细说明)。 - 安装完成后,可以通过CMD命令行输入`conda list`来验证是否成功安装。 对于Ubuntu用户: - 同样访问Anaconda官网的相应页面。 - 根据需要选择对应版本进行下载并按照指示完成安装。
  • Win10中使用VS2019GTest测试
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    本教程详细介绍了如何在Windows 10操作系统上利用Visual Studio 2019搭建Google Test(GTest)开发环境,适用于C++开发者。 在Windows 10环境下搭建Google Test(gtest)测试框架与Visual Studio 2019的集成是一项关键的任务,尤其对于进行C++单元测试的开发者来说。Google Test是Google开源的一个强大的C++测试库,它提供了丰富的断言和测试结构,帮助开发者编写高质量的测试用例。下面将详细介绍这个过程。 首先,你需要下载Google Test的源代码,并将其解压缩到一个合适的目录中。通常可以从GitHub上的官方仓库获取最新版本。 接下来,在Visual Studio 2019中创建一个新的项目。选择“Visual C++” -> “Win32控制台应用程序”,然后在向导中选择“Empty Project”。给项目起个合适的名字,例如“gtest_example”。 现在,你需要将Google Test的源代码添加到你的新项目中。右键点击解决方案资源管理器中的“gtest_example”项目,选择“添加” -> “现有项”,然后浏览并选择`gtest/gtest.h`和`gtest/gtest_main.h`这两个头文件以及`gtest\src\gtest.cc`和`gtest\src\gtest_main.cc`两个源文件。 为了让VS2019知道如何编译和链接这些文件,你需要在项目的属性页中进行设置。右键点击项目,选择“属性”,然后导航到“配置属性” -> “C/C++” -> “常规” -> “附加包含目录”。在这里添加Google Test源码的头文件路径。 同样,在“配置属性” -> “链接器” -> “输入” -> “附加依赖项”的设置中,你需要添加`gtest.lib`和`gtest_main.lib`(如果你没有看到这两个库文件,可能需要自己编译生成)。确保你的项目设置正确后,你可以开始编写测试代码了。 Google Test的测试用例通常以`.cpp`文件的形式存在,并包含`#include gtest/gtest.h`。每个测试用例都定义在一个类中,该类继承自`testing::Test`。每个测试方法都通过`TEST_F`宏来定义,后面跟着类名和测试描述。 例如: ```cpp #include gtest/gtest.h class MyTest : public testing::Test { protected: void SetUp() override { // 在这里执行测试前的初始化工作 } void TearDown() override { // 在这里执行测试后的清理工作 } }; TEST_F(MyTest, BasicTest) { EXPECT_EQ(42, answerToLife()); } ``` 在这个例子中,`MyTest`是测试类,`BasicTest`是测试用例。`EXPECT_EQ`是一个断言,用来检查函数返回值是否等于预期。 编译并运行你的项目后,在VS2019会生成一个可执行文件。运行这个文件时,Google Test将自动运行所有测试用例,并显示相应的结果信息:如果所有测试都通过,则会出现类似“[ RUN ] *.*.*”和“[ OK ] *.*.*”的信息;如果有任何失败的测试,Google Test也会给出详细的失败信息。 总的来说,在Win10上搭建gtest测试环境并将其集成到VS2019中主要包括下载Google Test源码、添加其文件至项目、配置编译及链接选项,并编写和运行相应的测试用例。熟悉这个流程后,你可以为你的C++项目构建可靠的自动化测试框架。
  • Win10Yolov4测试指南.docx
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    本文档提供了在Windows 10操作系统上搭建YOLOv4深度学习检测模型测试环境的详细步骤和技巧,适合初学者快速入门。 在Windows 10环境下安装Yolov4的指导教程,适合想入门Yolo的同学参考。如果大家按照相同的环境步骤操作的话,肯定可以成功完成安装,请放心使用。
  • LinuxCUDA Fortran
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    本教程详细介绍了在Linux环境下配置和安装CUDA Fortran开发工具的过程,涵盖必要的软件包安装、驱动程序设置及编译器配置等步骤。适合希望利用NVIDIA GPU进行高性能计算的开发者学习参考。 在Ubuntu或CentOS上搭建CUDA Fortran、HPC SDK以及CUDA的步骤如下: 1. 安装必要的依赖项。 2. 下载并安装NVIDIA驱动程序。 3. 安装CUDA Toolkit,同时注意选择与系统兼容的版本。 4. 配置环境变量以确保正确使用新安装的工具包。 5. 测试安装是否成功。可以通过编译和运行示例代码来验证。 对于CUDA Fortran而言: - 下载并安装NVIDIA HPC SDK(包含CUDA Fortran)。 - 确保已配置好相应的环境变量,以便能够调用Fortran编译器和其他工具。 - 编写测试程序,并使用提供的模块和库进行编译与运行。 请根据官方文档或相关教程执行以上步骤。
  • Win10与Ubuntu使用Anaconda、CUDAPyTorch深度学习(以PyCharm为工具,基于Pytorch框架)
    优质
    本文介绍在Windows 10和Ubuntu操作系统中利用Anaconda管理器安装CUDA和PyTorch,并结合PyCharm开发环境进行深度学习项目开发的详细步骤。 本次安装包括以下四个步骤: 1. 安装Anaconda; 2. 安装CUDA 10.1(因为选择的PyTorch版本为1.4,支持的是CUDA 10.1); 3. 安装PyTorch; 4. 安装PyCharm。 一、安装Anaconda 对于Windows 10用户: 访问Anaconda官网下载页面。 根据自己的电脑位数(64位或32位),选择对应的版本进行下载,然后按照提示完成安装。在安装过程中需要勾选两个选项:一是将Anaconda添加到系统的PATH环境变量中;二是允许Anaconda注册为默认的Python发行版。 确认安装成功的方法是打开CMD命令行工具,并输入`conda list`命令。如果能够显示出已安装包的信息,则表示安装成功。 对于Ubuntu用户: 同样访问官网下载页面,选择适合的操作系统版本进行下载后按照提示完成安装即可。
  • 最全面的PyTorch开发指南【Win10版】
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    本指南详细介绍了在Windows 10系统上构建和配置PyTorch开发环境的全过程,涵盖安装步骤、常见问题及解决方法。 PyTorch是一个强大的机器学习框架,它为研究人员和开发者提供了灵活的工具来构建和训练深度学习模型。尽管比TensorFlow晚出现,但凭借其简洁的操作接口以及动态计算图模式,在易用性上已经领先于TensorFlow。然而在工业部署方面,PyTorch仍在追赶TensorFlow。 安装PyTorch之前,请确保你的计算机满足以下基本条件:Windows 10操作系统、GeForce GT 740M GPU,并且驱动版本为417.22以及CUDA版本为10.0。这是搭建支持GPU的PyTorch环境的关键,因为该框架对NVIDIA CUDA工具包有依赖。 首先需要安装Anaconda,这是一个包含Python及其他科学计算库的分发版,便于管理和更新相关的Python环境及库文件。在官方网站下载并安装后,在命令行中输入`python`进入交互式Python环境即表示成功完成安装步骤。 接下来是PyTorch的具体安装过程。根据你的系统和CUDA版本选择合适的PyTorch版本进行安装。作者建议不要使用最新版的PyTorch,因为新版本可能与旧硬件不兼容。例如,在本教程中选择了1.0.0版本配合CUDA 8.0环境。 在Anaconda Prompt命令行中输入`conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch`来安装PyTorch,等待其完成即可。验证是否成功的方法是导入Python交互式环境中测试该库:创建一个随机张量并打印输出;如果一切正常,则说明CPU版本已正确安装。 为了进一步确认GPU支持情况,请使用函数`torch.cuda.is_available()`检查返回值为True则表示硬件兼容性良好,反之可能涉及到CUDA驱动、NVIDIA显卡驱动更新或配置问题等需要解决的事项。这些问题通常可以通过检查和更新相关软件来修复,或者调整PyTorch安装版本以适应特定硬件环境。 综上所述,在搭建基于Windows 10系统的PyTorch开发环境中需考虑操作系统类型、GPU支持能力、CUDA版本以及Anaconda环境下Python库文件兼容性等因素,并严格按照上述步骤操作可以顺利建立一个功能完善的PyTorch工作平台。
  • Win10Spark本地IDEA的教程.docx
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    本文档提供了一套详细的指南,在Windows 10操作系统上配置用于开发和运行Apache Spark应用的本地开发环境。涵盖安装Java、Scala以及IntelliJ IDEA,设置Maven以构建项目,并集成必要的Spark组件。适合初学者快速入门Spark编程。 Win10下的Spark本地IDEA环境搭建教程,适合进行Spark及Scala的本地开发调试。
  • Win10STM32与vscode+gcc+make编译资料
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    本资料详细介绍了在Windows 10系统中配置用于STM32微控制器开发的VSCode集成开发环境(IDE)的过程,包括安装GCC编译器和Make工具链。适合嵌入式开发者参考使用。 本段落详细列出了在Windows 10系统下搭建STM32开发环境的教程,包括如何使用VSCode、GCC以及Make进行编译的相关软件配置步骤。
  • Win10Anaconda+yolov3+PyTorch(CPU版)配置
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    本教程详细介绍在Windows 10系统中使用Anaconda搭建Python开发环境,并安装和配置Yolov3与PyTorch(CPU版本)的相关步骤。 一、Anaconda安装与配置推荐使用清华镜像站下载Windows版本。安装过程中,请参考官方文档(注意路径不应包含中文字符)。在安装时勾选将Anaconda添加至系统环境变量中(这是官方文档中的第八步指示)。 完成安装后,可以通过cmd命令行输入`conda -V`来检查是否成功安装了Anaconda;如果输出类似“conda x-x-x”这样的信息,则表示安装成功。接下来需要将Anaconda的源切换为清华镜像站:在Windows搜索框中输入cmd, 打开命令提示符,然后运行 `conda config --set show_channel_urls yes` 命令使设置生效。 之后,在系统盘用户目录下找到.condarc文件,并使用记事本打开它。将其中的内容替换为: ``` channels: - defaults ```