如果输出是类似下边这样的,就算安装CUDA成功了,可见版本号是12.6。 2、下载cuDNN 下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive。 下载的时候要注意匹配与CUDA的版本。 另外,下载是需要登录的,没有账号的注册一个就成。 下完后解压缩,里头有仨文件夹,把这三位大哥全部粘贴到安装CUDA的路径底下即可。
打开pycharm，创建一个新的工程，来测试anaconda是否在安装pytorch和paddlepaddle框架的时候也安装了cuda和cudnn。按如下两图创建一个工程（新工程好像必须要安装一个新的python插件），新的工程最好在D盘一个新的文件夹下，有的工程很大，C盘容易装满。按以上的方式创建了一个工程，这时候我们就要选择我们在anaconda里面...
至此,CUDA安装完成。文件夹在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3 可以找到。 5.2 安装cuDNN cuDNN直接在官方https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download进行下载,需要邮箱注册后登入。 选择和CUDA匹配的即可,我这里下载的是CUDA12.x下的版本。 下载完成后解压,并将里面的bin、includ...
我们在创建的工程里面创建一个python脚本,在脚本中运行如下代码,查看是否anconda在安装pytorch环境的时候也安装了cuda和cudnn。 代码语言:javascript 复制 importtorchprint(torch.cuda.is_available())print(torch.backends.cudnn.is_available())print(torch.cuda_version)print(torch.backends.cudnn.version()) 可以...
到此,CUDA和CUDNN就顺利安装完成了。 四、Pytorch的安装 4.1 创建虚拟环境 打开Anaconda,进行虚拟环境的创建 输入conda create -n pytorch python=3.9 此处的pytorch为环境变量名,也可以为其他英文字母组合,例如pytch 按回车执行命令 这里是安装包的安装目录,输入y,点击回车 ...
3.安装cuda和cudnn tensorflow-gpu==1.15对应的cuda为10,cudd为7.4 3.1下载cuda 点击:cuda下载 找到和tensorflow-gpu符合版本的cuda下载即可。 3.2安装cuda 等待加载程序 安装完成: 3.3下载cudnn 点击:cudnn下载 这里需要账号,没有nVidia账号的小伙伴可以先注册一下 ...
cudnn 4.配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 ...\extras\demo_suite,然后分别执行 cd /d C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite ...
ubuntu20.04 安装Anaconda3+CUDA+cudnn+Pytorch 1、安装Anaconda: 打开终端,转到自己的下载目录下(命令为:cd /home/oliver/下载 ),然后输入以下命令: bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 终端中查看Anaconda版本:conda -V 或者 conda --version
检测是否安装成功:cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 3.安装Anaconda 到这里下载对应的版本 https://repo.continuum.io/archive/ 下载好了之后打开终端执行下面操作 sudobash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh#除了最后一个输入no(Microsoft VSCode)其它的一路默认或者输入yes# 将...