我们可以在conda创建的不同虚拟环境中安装不同的cuda和cudnn版本,以此来实现不同cuda版本间的切换。 环境vdisco 环境vdisco2 Ⅱ. 使用Conda安装CUDA 2.1 查看显卡驱动兼容性 GPU信息、驱动版本可以通过cmd输入nvidia-smi指令来查看。 显卡驱动版本向下兼容,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本,高版本的驱动支持低...
在Conda环境中安装CUDA和cuDNN的步骤如下: 1. 确认系统环境及conda已正确安装 首先,确保您的系统上已经安装了Anaconda或Miniconda,并且conda已正确配置。您可以通过运行以下命令来检查conda是否已安装并正确配置: bash conda --version 如果conda未安装,您需要先下载并安装Anaconda或Miniconda。 2. 使用conda搜索可用的...
conda search cudnn --info 选择与你的CUDA版本相匹配的cuDNN版本。 下载并安装cuDNN 复制所选cuDNN版本的URL下载链接,使用wget命令下载。然后,解压安装包,并将其中的库文件复制到CUDA的安装目录中。具体步骤请参考cuDNN官方文档。 三、总结 通过以上步骤,我们成功地在Conda虚拟环境中安装了CUDA和cuDNN,避免了版本...
conda search cudnn --info 找到你想要安装的cuDNN版本后,可以使用以下命令安装: conda install cudnn=x.x 其中,x.x是你想要安装的cuDNN版本号。例如,如果要安装cuDNN 7.6,可以使用以下命令: conda install cudnn=7.6 四、注意事项 在安装不同版本的CUDA和cuDNN时,请确保它们的版本是兼容的。否则可能会导致...
这个是安装cudatoolkit和cudnn的命令,cudatoolkit和cudnn还不一样 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 安装常用链接 cuDNN链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive CUDA链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...
一、安装cuda 二、安装cudnn 三、配置conda镜像源 四、安装pytorch 方法一: 方法二: !!踩坑!如果torch.cuda.is_available()返回false 1、先查看cuda\cudnn版本是否都对。 2、查看该虚拟环境下安装的pytorch\torchvision版本是否对应cuda11.6。 五、!!!如果没有cuda,用cpu下载。
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/ 或者: conda installcudnn=7.6.5 不写版本会自动选版本与cuda版本相匹配: conda install cudnn ...
conda安装好后根据需要建立或者删除环境 conda env remove --name py37 conda create --name py37 python=3.7.13 conda activate py37 删除conda:Ubuntu彻底删除Anaconda/Miniconda_ubuntu卸载miniconda-CSDN博客 4. CUDA 参考: conda环境中配置cuda+cudnn+pytorch深度学习环境_conda虚拟环境安装cuda-CSDN博客 ...
可以将其 CUDA 和 cuDNN 装在其他盘中（例如本 autodl 机器，系统盘只有 30G，故个人安装的 CUDA...
1.要是用tensorflow_gpu,需要安装cuda,如果要运行神经网络,需要安装cudnn。 2.duda,cudnn,tensorflow_gpu,这三者有对应的版本号,具体的大家可以百度。我安装的对应版本是cuda10.0+cudnn(在官网下载时选择对应cuda10.0的版本)+tensorflow2.0(GPU版) 二、安装过程 ...