1.conda创建虚拟环境pytorch_gpu
conda create -n pytorch_gpu python=3.6
创建虚拟环境还是相对较快的,它会自动为本环境安装一些基本的库,等待时间无需很长,成功之后界面如下所示:
2.切换到pytorch环境
使用如下命令,切换到我们刚刚创建好的pytorch虚拟环境,这样我们避免与其它python环境之间的干扰。
conda activeta pytorch_gpu
切换成功之后就会看到在路径前边显示我们已经进入该虚拟环境。
3.安装几个常用库(也可暂时不安)
conda install pandas jupyter notebook
4.安装pytorch
4.1进入官网查看要下载的版本
查看对应的版本,这里是官方链接:
4.2 根据系 统信息及cuda版本选择对应toolkit
这里最主要的是那个CUDA的版本,此处我选择的是10.1,是因为我的电脑的 cuda版本信息就是这样的。具体的查看方法可在4.5节查阅。
4.3复制上图中最后一行代码到pytorch环境终端
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
这里是下载过程截图:
但是在下载过程中torchvision以及pytorch没有下载成功,
因为这是去其官网下载,下载速度很慢,在上图中我们也可以看出是因为网络错误,网络上也有几种其他的方法,此处我没去验证,我还是让电脑重新下载的,等待时间挺长的,但是因为是在晚上下载的,一早起来就好了
4.4 验证pytorch是否安装成功
此时直接输入 python,即可成功进入:
而后输入如下指令,查看torch是否安装成功
> import torch > x=torch.randn(4,4) > print(x)
正常情况下是出现这个界面的:
验证完成之后,可以quit()保存退出。
4.5 如何查看自己电脑cuda版本
4.5.1 windows如何查看
NVDIA控制面板–>帮助–>系统信息
组件–>NVCUDA.DLL 可以查看CUDA版本
这里我的显示是10.1,所以我上边下载的版本也是10.1的,这里的版本要对应上,否则会出现问题。
4.5.2 linux如何查看
打开终端,输入:nvcc -V
nvcc -V
或者如下方式查看:
CUDA:
cat /usr/local/cuda/version.txt
cudnn:
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]