toomanynights
Kilopat
- Katılım
- 13 Mart 2016
- Mesajlar
- 3.936
- Makaleler
- 5
- Çözümler
- 17
Selam.
Miniconda veya Anaconda indirip prompt'u (komut satırını) açıyoruz.
Aşağıdaki komut ile yeni Conda enviroment'i oluşturuyoruz. Python sürümümüzün 3.10/3.9/3.8 olması gerekiyor. Ben 3.10 ve 3.8 denedim, bu rehberde 3.10 ile devam edeceğiz. Numpy uyumsuzluğu çıkmaması için 3.10 ile devam etmenizi öneririm.
GPU adında yeni bir Conda enviroment'i oluşturduk.
GPU'ları görüp görmediğini kontrol etmek için şu komutu kullanabilirsiniz. Çıktısı da şöyle olmalı.
İyi internet bağlantınız olmasını öneririm, TensorFlow çok GB.
Aynı enviroment üzerine PyTorch da kurdum. Kurulum için komut aşağıdaki şekilde.
Şu an her ikisi de çalışıyor ve GPU'yu görüyor.
Ben genelde PyTorch kullanıyorum ve PyTorch, Py 3.12 sürümü ile uyumlu çalışıyor. Bu sebeple Tensor için ayrı Torch için ayrı enviroment'ım var, hangisini kullanacaksam aralarında geçiş yapıyorum.
PyCharm kullanıyorsanız yeni interpereter olarak bu enviroment'i seçmeniz gerekiyor.
Nöronunuz bol olsun.
Miniconda veya Anaconda indirip prompt'u (komut satırını) açıyoruz.
Aşağıdaki komut ile yeni Conda enviroment'i oluşturuyoruz. Python sürümümüzün 3.10/3.9/3.8 olması gerekiyor. Ben 3.10 ve 3.8 denedim, bu rehberde 3.10 ile devam edeceğiz. Numpy uyumsuzluğu çıkmaması için 3.10 ile devam etmenizi öneririm.
conda create -n gpu python=3.10GPU adında yeni bir Conda enviroment'i oluşturduk.
conda activate gpu kodu ile bu enviromentin içine giriyoruz.conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 komutu ile Nvidia CUDA kullanabilmek için gerekli paketleri/kütüphaneleri yüklüyoruz.pip install --upgrade pip komutu ile pip'i upgrade ediyoruz.pip install tensorflow komutu ile Python 3.10'un desteklediği son sürüm Tensorflow'u yüklüyoruz.pip install tf-nightly ile Tensorflow'un prerelease sürümünü indiriyoruz. Bunu yüklemenin gerekli olup olmadığından emin değilim fakat yükleyin derim.pip install tensorflow-directml-plugin komutu ile DirectML pluginlerini yükleyin. Ne olduğunun açıklaması burada. Kısacası donanım hızlandırıcı paketi. GPU'yu görmesini sağlayan paket.GPU'ları görüp görmediğini kontrol etmek için şu komutu kullanabilirsiniz. Çıktısı da şöyle olmalı.
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
İyi internet bağlantınız olmasını öneririm, TensorFlow çok GB.
Aynı enviroment üzerine PyTorch da kurdum. Kurulum için komut aşağıdaki şekilde.
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorchŞu an her ikisi de çalışıyor ve GPU'yu görüyor.
Ben genelde PyTorch kullanıyorum ve PyTorch, Py 3.12 sürümü ile uyumlu çalışıyor. Bu sebeple Tensor için ayrı Torch için ayrı enviroment'ım var, hangisini kullanacaksam aralarında geçiş yapıyorum.
PyCharm kullanıyorsanız yeni interpereter olarak bu enviroment'i seçmeniz gerekiyor.
Nöronunuz bol olsun.
Son düzenleme:
