创建新的conda环境(可选):如果您希望在一个隔离的环境中安装cudnn和cudatoolkit,可以创建一个新的conda环境。这将确保您的系统不会受到这些库版本的影响。打开终端并运行以下命令:conda create —name cudatoolkit_envconda activate cudatoolkit_envconda install cudatoolkit=11.2.1conda install -c conda-forge cudnn...
此命令将列出所有可用的CUDA版本及其详细信息。 3. 选择合适的cuda版本进行安装 根据您的GPU型号和系统兼容性,从搜索结果中选择一个合适的CUDA版本进行安装。例如,如果您想安装CUDA 11.2版本,可以使用以下命令: bash conda install cudatoolkit=11.2 -c nvidia 请注意,-c nvidia指定了从NVIDIA的官方conda频道安装CUDA...
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...
conda search cudnn --info 安装慢的 可以使用mamba解决 conda install mamba -conda-forge 示例:mamba install cudatoolkit=11.3 cudnn=8.2.1 -y 验证 在虚拟环境中运行以下代码: python import torch print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version()) 输出对应安装的版本即成功...
在Linux和macOS上,可以使用以下命令激活虚拟环境: source activate myenv 这将激活名为myenv的虚拟环境。 三、安装不同版本的CUDA和cuDNN在激活虚拟环境后,我们可以在其中安装不同版本的CUDA和cuDNN。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...
1. 输入 accept，只安装 CUDA Toolkit 11.8，不安装包括 Driver 等 2. 选择 Options --> Toolkit ...
conda install -c conda-forge cudnn=8.4.1 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
conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ conda install cudnn=7.4.1 -c https://mirrors.tuna.t
在“系统变量”一栏中选中“Path”环境变量,选择“编辑”,如图 1.33 所示。选择 “新建”,输入我们 cuDNN 的安装路径“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cudnn765\bin”,并通过“向上移动”按钮将这一项上移置顶。 (4)CUDA 安装完成后,环境变量中应该包含“C:\Program Files\NVIDIA ...