https://www.xiangtaole.com/rtx3090-linux-tensorflow-namd-hpcg-performance.html https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/43718 ...
跑模型的時候遇到了一個問題 查看了一下當前的cuda版本: 解決方法: 將python改為python . 環境 當時查網上資料有個答主說的,我當時直接改成 . 了,沒有驗證 . 和 . 等是否可行 安裝nightly的pytorch,對應 . 的cuda版本 conda install pytorch torchvision cudatoolkit c pytorch nightly 成功解決 ...
2021-08-11 09:49 0 892 推薦指數:
https://www.xiangtaole.com/rtx3090-linux-tensorflow-namd-hpcg-performance.html https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/43718 ...
1、查看是否安裝nvidia驅動:sudo lshw -c video (configuration: driver=nvidia latency=0) 2、查看NVIDIA內核:cat /pr ...
1. 安裝驅動 使用命令 查看是否安裝成功,不過顯示的版本為470,問題應該不大,我記得470是官方推薦版本注意 右上角有個CUDA VERSION,表示的是支持的最高版本,而不是你已經安裝了的版本,故不能通過右上角來驗證是否安裝了cuda此外,也可以通過系統自帶 ...
由於官方暫時沒有11.1版本的Pytorch安裝方法,可以使用11.0版本的安裝方法,經過測試,在3090上是可以正常使用的。官方給出的安裝方法: 在安裝過程中,由於連接的是Pytorch的官方地址,所以下載的速度是很慢的,可以手動下載torch包和torchvison的包進行安裝 ...
由於官方暫時沒有11.1版本的Pytorch安裝方法,可以使用11.0版本的安裝方法,經過測試,在3090上是可以正常使用的。 官方給出的安裝方法: pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio ...
目前(至11/7/2020)我們還無法在英偉達 RTX 30 系列 GPU(Ampere)上通過 pip/conda 安裝 TensorFlow 或 PyTorch。因為這些 GPU 需要 CUDA 11.1,而當前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是針對 CUDA 11.1 ...
時間點:2020-11-18 一、背景 2020年9月nvidia發布了30系列的顯卡。比起20系列網上的評價是:性能翻倍,價格減半。 最近正好本人手上有RTX 2080Ti 和 RTX 3090,所以本人專門對其在深度學習上的性能進行了測試。 當前(2020-11-18)網上對3090 ...
為11.1或者11.0 卸載cuda, 安裝cuda11.0 只需把cuda-10.0改成cuda-1 ...