如果没有安装,你需要先下载并安装它们。 打开conda终端或命令提示符: 在Windows上,你可以通过Anaconda Prompt打开conda终端。在macOS或Linux上,你可以在终端中直接使用conda命令。 创建一个新的conda环境(可选,但推荐): 创建一个新的conda环境可以隔离CUDA Toolkit和其他库,避免潜在的冲突。你可以使用以下命令来创建...
这将复制cuDNN头文件和库文件到正确的位置。 最后,更新库缓存。运行以下命令: sudo ldconfig 这将更新系统库缓存,以便能够找到新安装的cuDNN库。现在,您已经成功在conda虚拟环境中安装了CUDA 10.2和cuDNN 7.6.5。请注意,在运行使用这些库的程序之前,请确保您的环境变量已正确设置,以便系统能够找到这些库。相关文章...
简介: 软件类配置(一)【Windows下使用conda在虚拟环境中安装CUDA、CUDNN及Tensorflow】 喜大普奔!!! 使用anaconda直接安装深度学习环境所需的cuda、cudnn、tensorflow-gpu,windows,ubuntu都可以。参考文章 需要anaconda,以及nvidia的驱动。如果你是ubuntu的话,可以参考这个文章装nvidia驱动。 1.创建环境 conda create -...
conda search cudatoolkit --info 这将显示出conda支持的所有CUDA版本以及它们的下载地址。找到你想要安装的CUDA版本后,可以使用以下命令安装: conda install cudatoolkit=x.x 其中,x.x是你想要安装的CUDA版本号。例如,如果要安装CUDA 10.1,可以使用以下命令: conda install cudatoolkit=10.1 同样地,我们也可以使用以...
conda installcudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ 或者: conda installcudatoolkit=10.1 在conda虚拟环境中安装cudnn: conda installcudnn=7.6.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ ...
3.我电脑的CUDA最高支持12.0,但注意在环境中安装比电脑CUDA版本低的,因为pytorch的版本更新比CUDA更新速度慢,例如目前pytorch官网发布的最高版本是11.7,还兼容不到12.0的版本,我在安装时选择了11.6版本。 conda install cudatoolkit=x.x 1. 安装cudnn(8.4.0.27) ...
conda create ipykernel #在该环境下安装nb_conda conda install -c conda-forge nb_conda 1. 2. 3. 4. 但是我安装ipykernel失败了,与上面情况一样。这个时候我想到可以通过Anaconda navigator里面install jupyter就无需上述命令。可是悲催的是Anaconda navigator居然打不开了 ...
win10 下 conda 安装 TensorFlow2.3 + Pytorch1.7(无需在系统中安装CUDA环境) 重要的话说在前面:直接使用conda install tensorflow-gpu=2.3安装的版本是不能识别GPU的。 为什么不用最新版?答:不兼容,tf23和torch17是最新的win下两个可以互相兼容的。 正确方案如下:...
在conda环境中安装tensorflow和cuda可以按照以下步骤进行: 创建conda环境首先,您需要创建一个conda环境。打开终端并输入以下命令: conda create -n tensorflow_env python=3.9 这将创建一个名为“tensorflow_env”的新conda环境,并指定Python版本为3.9。根据您的需求,您可以选择其他Python版本。 激活conda环境接下来,您需...
在终端中运行以下命令: nvcc --version 如果一切正常,您将看到CUDA版本和您的NVIDIA驱动程序的详细信息。现在,我们需要在conda环境中安装cuDNN 8.2.1,这是一个与CUDA 11.3兼容的版本。运行以下命令: conda install cudnn=8.2.1 -c pytorch 这将从PyTorch通道安装cuDNN 8.2.1版本。请注意,这可能需要一些时间才能...