配置 python 3.11 的torch 环境
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ubuntu18.04 python3.8 CUDA11.4 PYTorch1.13.1 tensorrt8.4安装测试全过程
python==3.8; CUDA_Version==11.4; TensorRT-8.4.3.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4; 默认nvidia_cudnn_cu11-8.5.0.96-2-py3-none-manylinux1_x86_64; 默认nvidia_cublas_cu11-11.10.3.66-py3-none-manylinux1_x86_64; cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32; torch-1.13.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64; torchvision==0.14.1; yolov5-6.2;
Win11安装mmdet3D指南[源码]
本文详细介绍了在Windows11系统上安装mmdetection3D的完整步骤,包括环境配置、依赖安装和验证过程。主要内容涵盖:使用RTX 4060显卡和CUDA 11.8驱动,创建Python3.8虚拟环境,手动安装Torch及相关组件,下载并安装mmcv-2.0.0,解决Microsoft Visual C++依赖问题,通过git安装mmdetection、mmsegmentation和mmdetection3D,最后下载预训练权重进行验证。文中还提供了具体的命令行操作和注意事项,如VS2019构建工具的安装选择建议,以及安装过程中可能遇到的错误解决方案。
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1.10.0GPU版本pytorch环境,可直接下载在指定目录使用,放在/home/user/miniconda3/envs目录下,cuda版本至少大于等于11.1
Pytorch与TensorFlow的GPU共存的环境配置清单
内含Pytorch与TensorFlow的GPU共存的环境配置清单,并包括一些PIP镜像源。
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3-环境配置与PyG库1
一、引言PyTorch Geometric (PyG)是面向几何深度学习的PyTorch的扩展库,几何深度学习指的是应用于图和其他不规则、非结构化数据的深度学习
win11及cuda121环境下pytorch安装及避坑
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