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cuda安装过程中出现两次安装路径(打开安装包出现一次,中间安装步骤中有一次安装位置),切记不要设置为同一路径,否则会清空安装文件,导致nvcc -V命令无效。

CUDA下载网址:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

cudnn下载网址:cuDNN Archive | NVIDIA Developer

CUDA12.3安装pytorch:

conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

设置清华园加速:pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

anaconda prompt 创建环境:conda create -n

anaconda prompt 进入环境:activate 环境名

启动jupyter:jupyter notebook


 查看torch是否可用:torch.cuda.is_available()

新建的环境通常没有任何软件包,所以需要重新配置一次,进入新建的环境,出现以下问题时执行以下指令:

anaconda prompt可以使用torch,但jupyter中不可使用torch

 1.Jupyter内核与安装torch的Python环境进行关联

python -m ipykernel install --user --name 环境名称--display-name "Python (环境名称)"

 2.可能没有安装jupyter、ipython

在自己新建的环境中执行:

conda install ipython
conda install jupyter

 3. 进入环境,输入conda list,如果没有ipykernel和ipython,需要安装nb_conda:

conda install nb_conda

nb_conda是一个用于在 Jupyter Notebook 中管理 conda 环境的包。它提供了以下功能:

  • 环境管理:允许用户在 Jupyter Notebook 中轻松切换不同的 conda 环境,而无需在命令行中频繁切换。这样可以方便地在不同的项目或实验中使用各自独立的环境,避免环境冲突。
  • 内核集成:将 conda 环境与 Jupyter Notebook 的内核关联起来。用户可以为每个 conda 环境创建一个对应的 Jupyter 内核,使得在 Notebook 中能够使用特定环境中的 Python 解释器和相关库。
  • 安装和管理:可以通过conda install nb_conda命令来安装该包。安装完成后,在 Jupyter Notebook 的界面中会出现与 conda 环境管理相关的菜单和选项,方便用户进行操作。

 jupyter出现No module named ‘’软件包’,逐个进行软件包安装

pip install 软件包

http://www.dtcms.com/wzjs/33032.html

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