下载cuda12.1
时间: 2023-10-19 20:09:21 浏览: 73
您可以在NVIDIA官方网站上下载CUDA 12.1,链接如下:https://developer.nvidia.com/cuda-12.1-download-archive
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pytorch下载 cuda12.1
要下载PyTorch并安装CUDA 12.1,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,可以尝试添加清华源以提高网络下载速度。在命令行中输入以下命令:
```
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
2. 接下来,使用pip命令安装PyTorch。在命令行中输入以下命令:
```
pip install torch==2.0.0 cu121 torchvision==0.15.1 cu121 torchaudio==2.0.1 cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
这将安装PyTorch 2.0.0版本以及与CUDA 12.1兼容的相关软件包。
3. 安装完成后,可以验证PyTorch是否成功安装并与CUDA 12.1一起使用。在Anaconda Prompt或命令行中输入以下命令:
```
python
>>> import torch
>>> torch.__version__
'2.0.0 cu121'
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.get_device_name(0)
'NVIDIA GeForce RTX 3090'
```
如果出现上述输出,说明PyTorch已成功安装并与CUDA 12.1一起使用。
配置cuda12.1
配置CUDA 12.1的步骤如下:
1. 下载CUDA 12.1安装包:前往NVIDIA官网下载对应版本的CUDA安装包,选择适合您系统的版本。
2. 安装CUDA 12.1:运行下载的安装包,按照安装向导的指示进行安装。在安装过程中,需要选择合适的选项和安装路径。
3. 配置环境变量:安装完成后,需要配置系统环境变量,将CUDA的bin和lib文件夹路径添加到PATH和LD_LIBRARY_PATH中。以Linux系统为例,可以在.bashrc或者.profile文件中添加如下语句:
export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
4. 测试CUDA:安装完成后,可以通过运行nvidia-smi命令来查看GPU的状态,也可以运行CUDA自带的示例程序来测试CUDA是否正常工作。示例程序位于CUDA安装目录下的samples文件夹中。