之后安装cuDNN,cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是NVIDIA开发的针对深度神经网络(DNN)的加速库。它是基于CUDA的深度学习加速库,为深度学习框架提供了高性能的GPU加速。 官网地址:cuDNN Archive | NVIDIA Developer 选择对应自己CUDA的cuDNN版本,我的CUDA版本是11.0,因此我就选择图中与之对应的cuDNN版本。 下...
CUDA官方下载链接,在其中找到适合自己的版本https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,这里作者为11.4.0版本 下载完成后进行安装 3.3 CUDA的安装 此路径为临时文件夹,安装完成后此文件夹就会删除 默认即可,此处在D盘创建了临时文件夹进行操作,点击OK 等待安装完成 开始正式安装,点击同意并继续 这里选择自定义...
方法一:通过命令行安装CUDA 检查当前CUDA版本(可选): 打开命令行窗口,输入nvidia-smi,查看当前安装的CUDA版本。 下载CUDA安装包: 访问NVIDIA CUDA Toolkit官网(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),选择适合你系统的CUDA版本进行下载。 安装CUDA: 下载完成后,双击安装包进行安装。在安装过程中,可以选...
4.将它们都复制到cuda的安装路径下进行替换 4.torch和torchvision安装 torch和torchvision安装网址:download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 1.找到与cuda、操作系统和python版本对应的torch进行安装(cu121表示cuda 12.1版本,cp311代表python 3.11版本) (本人下载的事cuda12.3,但是目前最新的就只有这个cu121,但是实测...
安装cuDNN:cuDNN是NVIDIA开发的用于深度神经网络的GPU加速库。你可以从NVIDIA官网下载并安装与你的CUDA版本兼容的cuDNN版本。下载完成后,解压压缩包,可以看到bin、include、lib目录。将cuDNN的bin目录添加到系统环境变量中,以便在任何位置都可以调用cuDNN的二进制文件。同时,将cuDNN的lib目录下的两个文件(lib64和lib...
技术标签:Anaconda环境配置Anaconda图形界面使用CUDAcudnnGPU 网上Anaconda的使用教程介绍的都是在命令行下的使用,图形界面的教程非常少,殊不知图形界面的操作非常简单,几乎所有命令行下的操作,图形界面都可以操作。 conda的命令行操作对新手并不友好,如果你还在用conda 命令安装函数库与配置环境,赶紧试试图形界面吧 这篇...
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、include以及lib目录复制下,然后移动到...
本节的目标就是安装好CUDA和Anaconda。 3.1.1 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一个并行计算架构,由英伟达(NVIDIA)开发,可在其显卡上执行计算任务;可以通过将复杂的计算任务分配到多个处理器上进行并行处理来提高计算速度;主要用于科学计算、人工智能和游戏开发等领域。
文章目录 一、安装NVIDIA显卡驱动 二、安装CUDA 1.下载CUDA 2.安装CUDA 3.验证安装 三、安装cuDNN 四、Anaconda3安装 一、安装NVIDIA显卡驱动 去英伟达的官网下载驱动,找到自己对应的型号搜索驱动:英伟达官网驱动下载,如果是笔记本的话注意选Notebooks版本的。 下载完之后打开,执行默认安装就好了: 二、安装CUDA 1.下...