通过conda安装cudatoolikit和cudnn

conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda install cudnn=7.6.4 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda install cudatoolkit

swrdzwj

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swrdzwj · 2024-02-20 20:06:37 发布

通过conda安装cudatoolikit和cudnn

查找cudatoolkit

conda search cudatoolkit
conda search cudatoolkit-dev
conda search cudnn

安装cudatoolkit

conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

安装cudnn

conda install cudnn=8.2.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

安装cudatoolkit-dev

conda install cudatoolkit-dev=11.3 -c conda-forge

解决环境中找不到CUDA_HOME的问题

##测试
python
import torch
print(torch.version) # 查看torch版本号
print(torch.version.cuda) # 编译当前版本的torch使用的cuda版本号
print(torch.cuda.is_available()) # 查看当前cuda是否可用于当前版本的Torch，如果输出True，则表示可用

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# 这个地方的cuda:0 实际上并不是0号GPU，他取决于CUDA_VISIBLE_DEVICES# 然后逻辑GPU和物理GPU有一个对应关系# 如果CUDA_VISIBLE_DEVICES为2,1,3# 那么CUDA:0就是2号GPU， CUDA:1 就是1号GPU CUDA:3 就是3号GPUreturn torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu')..