✅ 方法 1:使用 Conda 安装完整的 CUDA Toolkit 从NVIDIA 官方 Conda 频道安装完整的 CUDA Toolkit,包括 nvcc: conda install -c nvidia cuda-toolkit 安装完成后,验证 nvcc: nvcc -V 如果显示 CUDA 版本信息,说明 nvcc 已成功安装。 ✅ 方法 2:手动下载并安装 CUDA(适用于无 sudo 权限) 如果你没有 sud...
另外,你也可以使用以下命令来检查CUDA编译器(nvcc)的版本,以确认CUDA是否已在你的conda环境中安装: bash nvcc --version 如果nvcc命令能够正确执行并显示版本信息,那么说明CUDA已经成功安装。 通过以上步骤,你应该能够在conda环境下成功安装CUDA。如果你在安装过程中遇到任何问题,建议检查NVIDIA官方网站上的安装指南或寻...
CUDA11.7安装-C盘杀手(含卸载和安装教程) 0、下载前查询 ①cuda版本支持查询 ②查看显卡算力: 1、官网下载 2、安装过程 3、安装完毕后查看是否安装成功 ①win+r>>cmd>> ②安装成功后可以在自己设置的path中看到nvcc.exe ③找下cuti64
nvcc-V# 查看当前安装的cuda的版本 下载安装cuda+cudnn 直接在官网选择对应版本下载。 CUDA Toolkit Archive 官网部分截图 官网截图,Download即可 2.安装流程 运行安装包。路径建议是默认的。 等待安装界面出现。“同意”。 这里我选择的自定义,因为后面要看一些包的版本。 如果之前电脑中有一些包,避免用旧版本替换...
win+R输入cmd,然后输入nvcc -V,查看: 至此,cuda安装结束。到这里其实也可以使用tensorflow,但是如果不加cudnn的话,在tensorflow输出日志的时候会出现警告等信息,找不到什么ddl什么文件,那么你就必须得安装cudnn了。 cudnn的安装 下载好cudnn后(百度网盘的连接里面有两个,配套的),找到你安装cuda的文件夹,将cudnn...
conda提供了完整的编译运行环境,这个环境包括nvcc,cuda toolkit,cudnn。 只要在服务器正常安装显卡驱动的情况下, conda install -c nvidia cuda 即可立刻拥有可以编译和运行的正确的CUDA环境了。 需要查找其他包和历史版本,可以上官网查找,如CUDA。 注意
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完成。最后,为了验证cuDNN...
输入activate,下一行输入python,检查python版本,然后exit退出。 使用Anaconda两条命令,第一条新建虚拟环境conda create -n py36 pythnotallow=3.6 建立好虚拟环境,通过命令进入虚拟环境,退出虚拟环境。 Cuda安装 命令提示符 nvcc -V看是否存在cuda 卸载时保留以下图片内容 ...
print('GPU', tf.test.is_gpu_available()) a = tf.constant(2.0) b = tf.constant(4.0) print(a + b) 【结果如下就证明tensorflow-gpu安装成功了】 【GPU True】 【tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32)】 image.png !注意,虚拟环境中无法使用nvcc -V命令检测cuda安装情况...
nvcc -V 6、安装conda wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh chmod +x Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh ./Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc 7、安装cudnn conda install cudatoolkit=11.7 cudnn=8 ...