首先,您需要确保您的计算机上已安装了Anaconda或Miniconda,并且您的conda环境已激活。然后,您可以按照以下步骤进行操作: 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...
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版本的CUDA。 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 比如我的显卡驱动版本是510.108.03,可安...
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cuda版本 在Conda环境中,您可以使用以下命令来搜索可用的CUDA版本: bash conda search cudatoolkit --info 此命令将列出所有可用的CUDA版本及其详细信息...
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,可以使用以下命令: conda install cudatoolkit=10.1 同样地,我们也可以使用以下命令查看conda支持的所有cuDNN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...
CUDA:NVIDIA公司开发的软件安装包,一般可以和显卡驱动一起安装 cudatoolkit:conda环境下对CUDA的重写包 cudnn:CUDA的扩展包(大概) pytorch:链接CUDA/cudatoolkit及cudnn和Python代码的(大概)。这个分版本,1.13.0以上的特制了pytorch-cuda包,对应CUDA11.6及对应的cudnn以上版本,可以不用安装CUDA/cudatoolkit及对应cudnn...
conda installcudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ 或者: 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/ ...
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 ...
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 ...
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