当前位置: 首页 > news >正文

ubuntu22下使用nvidia 2080T显卡部署pytorch

1.直接到NVIDA官网下载相应的驱动,然后安装官方驱动 | NVIDIA

2.下载相应版本cuda,并安装,安装时不安装驱动

3.conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia 安装pytorch。

安装之前先部署环境:conda create  -n pytorch python=3.11

因为安装的pytorch版本是2.1.0。

注意:这里pytorch-cuda=12.1

但是:

nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jun_13_19:16:58_PDT_2023
Cuda compilation tools, release 12.2, V12.2.91
Build cuda_12.2.r12.2/compiler.32965470_0

这里显示12.2不影响。

验证:

(pytorch) wawayu@wawayu:~$ python
Python 3.11.5 (main, Sep 11 2023, 13:54:46) [GCC 11.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
2.1.0
>>> torch.cuda.is_available()
True
 

http://www.lryc.cn/news/255409.html

相关文章:

  • 【Spark基础】-- 理解 Spark shuffle
  • 软件测试入门:静态测试
  • 力扣labuladong一刷day30天二叉树
  • 【云原生-K8s】检查yaml文件安全配置kubesec部署及使用
  • LeetCode力扣每日一题(Java):20、有效的括号
  • 解决Flutter运行报错Could not run build/ios/iphoneos/Runner.app
  • 配置Smart Link主备备份示例
  • 03-微服务架构构建之微服务拆分
  • Linus:我休假的时候也会带着电脑,否则会感觉很无聊
  • 快速排序的新用法
  • 利用乔拓云SAAS系统,快速、高效搭建小程序
  • Kubernetes(K8s 1.27.x) 快速上手+实践,无废话纯享版
  • 非常抱歉的通知
  • rust 包模块组织结构
  • 深入浅出:HTTPS单向与双向认证及证书解析20231208
  • 水利安全监测方案——基于RTU200的解决方案
  • 安卓开发学习---kotlin版---笔记(一)
  • 挑选在线客服系统的七大注意事项
  • 剧本杀小程序搭建:打造线上剧本杀新体验
  • 机器学习实战:预测波士顿房价
  • 基于个微机器人的开发
  • 程序员学习方法
  • VUE+THREE.JS 点击模型相机缓入查看模型相关信息
  • cpu 300% 爆满 内存占用不高 排查
  • Halcon 简单的ORC 字体识别
  • 12月7日作业
  • 【腾讯云HAI域探密】- AIGC应用助力企业降本增效之路
  • 云原生之深入解析如何限制Kubernetes集群中文件描述符与线程数量
  • Django的Auth模块
  • 敏捷开发方法