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...
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all conda remove --name your_env_name package_name # 删除环境中的某个包 2. 在conda虚拟环境中安装cuda和cudnn 本文以cuda10.1为例: 在conda虚拟环境中安装CUDA: conda installcudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/...
首先,我们需要查看conda支持的CUDA版本。可以使用以下命令查看: 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...
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 -...
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 -n yjs_hy python=3.6 #创建名为yjs_hy的py 3.6的虚拟环境 1. 2. 遇到这个问题,我在网上看了一些解决办法,如下: 1、conda update conda 2、conda update --force conda 1. 2. 按照以上做法,我又遇到了另外问题,如下 我尝试将charset-normalizer-2.0.4-pyhd3eb1b0_0这个文件删调,没有效果...
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...
conda install pytorch-cpu=1.1.0 torchvision-cpu=0.3.0 cpuonly -c pytorch 创建和激活虚拟环境以及安装PyTorch后,您应该能够在虚拟环境中运行PyTorch代码了。您可以在Anaconda Prompt中退出虚拟环境,如下所示: conda deactivate 至此,您已成功在Windows 10的conda虚拟环境中安装了CUDA 10.0和PyTorch 1.1.0。请注意,...
conda install pytorch-cpu=1.1.0 torchvision-cpu=0.3.0 cpuonly -c pytorch 创建和激活虚拟环境以及安装PyTorch后,您应该能够在虚拟环境中运行PyTorch代码了。您可以在Anaconda Prompt中退出虚拟环境,如下所示: conda deactivate 至此,您已成功在Windows 10的conda虚拟环境中安装了CUDA 10.0和PyTorch 1.1.0。请注意,...