yolo

 

  安装（更新）好了显卡驱动以后。我们按下win+R组合键，打开cmd命令窗口。输入如下的命令。

  这里cuda version 11.4 是此显卡支持的最大版本号

 

 

如果显示

C:\Users\Administrator>nvidia-smi
'nvidia' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序
或批处理文件

处理方式：将C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 加入环境变量，

1、测试发现加入系统path变量还是报错，加入用户的就ok了，不直到为什么

2、nvidia-smi 中间没有空格，注意，注意。

 

 

anaconda安装和使用

anaconda的安装地址

https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads

不要安装到c盘，后期会占用很多空间，建议安装在其他盘符。

 安装后打开    win  --》Anaconda3(64-bit)--》Anaconda Powershell Prompt (Anaconda3)

（1）执行如下的指令查看有哪些环境

         conda env list   

（2）创建虚拟环境conda create -n 环境名字（英文） python=x.x（python版本），如下，我就是创建了一个名字叫pytorch，python是3.8版本的环境。

　　conda create -n pytorch python=3.8

       在base环境中执行如上的命令，就会创建一个新的虚拟环境，这个虚拟环境会安装一些基础的包，如下图所示。询问是否安装的时候，输入y。就可以创建环境了。

（3）执行如下命令，激活这个环境。conda activate 虚拟环境名称

　　conda activate pytorch

(4)   由于pytorch的官网在国外，下载相关的环境包是比较慢的，所以我们给环境换源。在pytorch环境下执行如下的命名给环境换清华源。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

　　

(5) 打开pytorch的官网  https://pytorch.org/ ，

　　这里我选择的是 11.3版本的CUDA,在pytorch环境下的终端，运行就可以了

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3
备注：一定不要把后面的-c pytorch -c conda-forge也复制下来，因为这样运行就是还是在国外源下载，这样就会很慢。

 

 

（6）安装完成后，在pycharm中 进行验证

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.cuda_version)
print(torch.backends.cudnn.version())

　　

输出结果

True
True
11.3
8200

　　

 

 

 

 

 

 

 

标签：--,yolo,pytorch,conda,https,anaconda,安装
来源： https://www.cnblogs.com/sailxu/p/16407537.html