https://www.xiangtaole.com/rtx3090-linux-tensorflow-namd-hpcg-performance.html https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/43718 ...
跑模型的时候遇到了一个问题 查看了一下当前的cuda版本: 解决方法: 将python改为python . 环境 当时查网上资料有个答主说的,我当时直接改成 . 了,没有验证 . 和 . 等是否可行 安装nightly的pytorch,对应 . 的cuda版本 conda install pytorch torchvision cudatoolkit c pytorch nightly 成功解决 ...
2021-08-11 09:49 0 892 推荐指数:
https://www.xiangtaole.com/rtx3090-linux-tensorflow-namd-hpcg-performance.html https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/43718 ...
1、查看是否安装nvidia驱动:sudo lshw -c video (configuration: driver=nvidia latency=0) 2、查看NVIDIA内核:cat /pr ...
1. 安装驱动 使用命令 查看是否安装成功,不过显示的版本为470,问题应该不大,我记得470是官方推荐版本注意 右上角有个CUDA VERSION,表示的是支持的最高版本,而不是你已经安装了的版本,故不能通过右上角来验证是否安装了cuda此外,也可以通过系统自带 ...
由于官方暂时没有11.1版本的Pytorch安装方法,可以使用11.0版本的安装方法,经过测试,在3090上是可以正常使用的。官方给出的安装方法: 在安装过程中,由于连接的是Pytorch的官方地址,所以下载的速度是很慢的,可以手动下载torch包和torchvison的包进行安装 ...
由于官方暂时没有11.1版本的Pytorch安装方法,可以使用11.0版本的安装方法,经过测试,在3090上是可以正常使用的。 官方给出的安装方法: pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio ...
目前(至11/7/2020)我们还无法在英伟达 RTX 30 系列 GPU(Ampere)上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1,而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 ...
时间点:2020-11-18 一、背景 2020年9月nvidia发布了30系列的显卡。比起20系列网上的评价是:性能翻倍,价格减半。 最近正好本人手上有RTX 2080Ti 和 RTX 3090,所以本人专门对其在深度学习上的性能进行了测试。 当前(2020-11-18)网上对3090 ...
为11.1或者11.0 卸载cuda, 安装cuda11.0 只需把cuda-10.0改成cuda-1 ...