先查看显卡驱动版本 , cmd 命令输入 :nvidia-smi
电脑当前驱动版本是 528.92, DUCA 版本最高能安装 12.0
因为电脑显卡驱动版本为 528.92 , 所以最高能安装版本红框中所圈
选择对应的版本下载好后安装
如果当前版本比要安装的版本高, 那么就把要安装的版本去掉勾选, 即不安装
安装位置可以自己更改, 但是c 盘仍然会安装一部分
显示没安装 visual Studio , 安装与否不影响使用
安装完后命令行输入
选择将 cuda 安装到D盘,但是仍有一部分会被安装进c盘
卸载时只需保留 NVIDIA Geforce 、 NVIDIA PhysX , NVIDIA 图形驱动程序
卸载完删除文件夹
选择与 CUDA 版本对应的 cuDNN 下载,然后将 cudnn解压, 复制 cudnn 文件夹中所有文件 到安装文件夹中
下载地址清华镜像
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
Anaconda优势
选择一个版本下载
将安装路径 和 scripts 放进环境配置当中
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
按照网址上面的步骤去执行
查看版本
nonda -V
更新conda
conda update conda
显示所有已创建的虚拟环境
conda env list
conda info -e
创建环境命令
conda create -n yolo python=3.8
yolo:环境名称, 虚拟环境存放位置在安装目录下 envs 中
切换虚拟环境
conda activate yolo
退出当前环境
conda deactivate
删除当前虚拟环境
conda remove -n yolo --all
列出当前虚拟环境安装的包
conda list
查看要安装的包有哪些版本
conda search numpy
在当前环境中安装 numpy包
conda install numpy (不指定版本将安装最新版本)
删除某个包
conda remove numpy
显示详细信息
conda info
打开用户路径下面的 .condarc 文件, 修改内容
下载地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
如果C盘有空间,最好安装在C盘,且安装目录中不要有中文,勾选将其添加到PATH
conda create -n yolov5 python=3.8
创建名称为yolov5 , python指定3.8版本, 版本过高会有些包装不上
conda activate yolov5
使用环境前先激活环境
conda deactivate
退出当前环境
conda remove -n yolo5 --all
删除环境
conda info
查看信息
conda info --env
查看当前所有环境
pip和conda到使用哪个
在一个单独的环境中,能使用pip就尽量使用pip,实在有问题的情况,再使用conda进行安装,不要来回混淆。防止后面环境混乱。
CUDA是否必须安装
如果只需要训练、简单推理,则无需单独安装CUDA,直接在官网搜索对应的版本通过pip安装即可
如果需要编译、部署等,那么还是需要单独安装CUDA的,这部分大家可以自行百度
显卡16XX的安装问题
1.如果想一切顺利运行,尽量安装cu10.x的pytorch版本,否则会出现预测失效、训练过程中Loss为nan、各项指标均为0的情况
2.如果必须安装cu11.x的版本,则需要修改代码中半精度的部分,才能避免上述问题
显卡30XX的安装问题
30系列的显卡不再支持cuda10,因此务必安装cu11.x的pytorch版本,否则将出现如下错误
复制粘贴
我是把 miniconda 安装在了E盘, 然后给安装位置的文件夹更改了权限:右键-属性-安全-Users修改权限-完全控制(全部打勾)
另一种方法就是 需要修改配置文件.condarc(如果没有这个文件需要新建)
"C:\Users\xxx\.condarc" //文件位置
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
envs_dirs:
- E:\Anaconda3\envs
这样就能让E盘路径变为首选安装位置。顺便还加了清华源
打开终端 输入命令,创建名称为 yolov5, python 版本为 3.8的虚拟环境
官方地址: https://pytorch.org/
在一个单独的环境中,能使用pip就尽量使用pip,实在有问题的情况,例如没有合适的编译好的系统版本的安装包,再使用conda进行安装,不要来回混淆
16XX的显卡,安装cu102的版本,否则可能训练出现问题
30XX、40XX显卡,要安装cu111以上的版本,否则无法运行
装 pytorch 时要对应 cuda 版本
安装完pytorch 后检查是否安装成功 ,能否调用 cuda? 在虚拟环境下输入以下代码
import torch # 如果pytorch安装成功即可导入
torch.__version__ # pytorch 版本
torch.cuda.is_available() # 查看CUDA是否可用
torch.cuda.device_count() # 查看可用的CUDA数量
torch.version.cuda # 查看CUDA的版本号
在安装pytorch 时, 环境会下载对应的 CUDA,是作用于当前的环境(局部)。 而自己官网下载的 CUDA 是作用全局的。
有显卡, 显卡驱动支持 pytorch 下的 CUDA 版本, 就能调用GPU
为什么电脑装了pytorch没有安装cuda,还是能够使用gpu?
我电脑能支持的最大版本, 当装了11.1时, 若不支持, 省级一下驱动
device 在 cuda:0 上的时候就是pytorch正常安装了, 并且可以成功调用GPU。CUDA和 CUDNN 不一定非要装, 只要显卡驱动版本能支持CUDA , 并且电脑里有GPU 就可以。
30、40系显卡一定装11.1以上版本
yolov5 master 版本一直随着 yolov8调整, master 版本一直变动。
requirements.txt(安装 yolov5 所依赖的包的版本)
requirements(库文件及依赖) 的安装, 在requirements.txt 所在路径位置输入 cmd, 进入
激活环境
进行模型检测示例, +cu 就是GPU 版本, +cpu 就是CPU版本(没装正确), 可以复制链接去浏览器下载
环境安装完毕
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下:http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态:[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次,点赞45次,收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境,自带jupyter notebook,但在我打开jupyter notebook界面后,却找不到对应的虚拟环境,原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境,其他环境要想使用必须手动下载一些库:1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
文章浏览阅读5.2k次,点赞19次,收藏28次。选择scoop纯属意外,也是无奈,因为电脑用户被锁了管理员权限,所有exe安装程序都无法安装,只可以用绿色软件,最后被我发现scoop,省去了到处下载XXX绿色版的烦恼,当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了(譬如everything)。推荐添加dorado这个bucket镜像,里面很多中文软件,但是部分国外的软件下载地址在github,可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像,所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次,点赞2次,收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了,例如:这里的:sty..._vue el-color-picker
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