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文档里没有写怎么对应CUDA12的环境,这里补充一下。
Anaconda Prompt (miniconda3)
或者Anaconda Powershell Prompt (miniconda3)
,就能直接用了。不要用win自带的powershell。另外,下面CUDA和CUDNN的安装分为装本地系统和用conda两个方式,可自行选择。
注:下面所述里的conda激活mc环境,指打开
Anaconda Prompt (miniconda3)
或者Anaconda Powershell Prompt (miniconda3)
,然后进到本项目的目录,并执行conda activate mc
之后的意思。如果是连着步骤做下去的,不需要重复activate。安装CUDA 12.x。
手动官网下载安装包,然后系统里安装;或者conda激活mc环境,然后安装想要的12.x版本,如
conda install -c nvidia cuda-toolkit=12.4.0
。安装CUDNN 8.9.7。
手动下载archive里8.x版本最新的一个(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive ),解压缩后,将目录加入系统PATH(注意加了之后需要重启生效);或者conda激活mc环境,然后执行
conda install -c conda-forge cudnn=8.9.7.29
。注意不能用最新的CUDNN 9.x版本,因为paddle编译用的是8.x版本。安装支持CUDA 12.0的paddle。
conda激活mc环境,然后执行
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.6.1.post120 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
验证安装结果。
安装完成后,conda激活mc环境,输入
python
,然后输入import paddle
,再输入paddle.utils.run_check()
,如果出现PaddlePaddle is installed successfully!
,说明已成功安装。另:
onnxruntime-gpu
对应CUDA 12.x的安装方法也不一样,参考https://onnxruntime.ai/docs/install/具体做法就是把
requirements.txt
里面的onnxruntime-gpu
去掉,然后手动按下面命令来安装:pip install onnxruntime-gpu --extra-index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-12/pypi/simple/
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